机器学习 —— 决策树及其集成算法(Bagging、随机森林、Boosting)
本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 决策树---------------------------------------------------------------------1.描述：以树为基础的方法可以用于回归 ...
原文：随机森林（Random Forest），决策树，bagging， boosting（Adaptive Boosting，GBDT）
http: www.cnblogs.com maybe p .html 阅读目录 什么是随机森林 随机森林的特点 随机森林的相关基础知识 随机森林的生成 袋外错误率 oob error 随机森林工作原理解释的一个简单例子 随机森林的Python实现 参考内容 回到顶部 什么是随机森林 作为新兴起的 高度灵活的一种机器学习算法，随机森林 Random Forest，简称RF 拥有广泛的应用前景，从 ...
2018-07-29 19:31 0 1641 推荐指数：
相关推荐
Boosting决策树：GBDT
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)属于集成学习中的Boosting流派，迭代地训练基学习器 (base learner)，当前基学习器依赖于上一轮基学习器的学习结果。 不同于AdaBoost自适应地调整样本的权值分布，GBDT是通过不断地拟合残差 ...
[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest）
[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest） ##决策树 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。 一棵决策树的组成：根节点、非叶子节点（决策点）、叶子节点、分支 算法分为两个 ...
xgboost原理，怎么防止过拟合。随机森林，GBDT,Xgoost的区别，bagging和boosting
一、bagging和boosting的区别 参考：https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法 ...
机器学习技法总结（五）Adaptive Boosting, AdaBoost-Stump,决策树
上一讲主要利用不同模型计算出来的g。採用aggregation来实现更好的g。假设还没有做出来g。我们能够採用bootstrap的方法来做出一系列的“diversity”的data出来。然后训练 ...
[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging，boosting & 随机森林
[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging，boosting & 随机森林 0x00 摘要 本文将尽量使用通俗易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释 集成学习。并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 在机器学习过程中 ...
从决策树到随机森林
这里仅介绍分类决策树。 决策树：特征作为决策的判断依据，整个模型形如树形结构，因此，称之为决策树 对于分类决策树，他们可以认为是一组if-then规则的集合。决策树的每一个内部节点有特征组成，叶子节点代表了分类的结果。父节点和子节点之间是由有向边连接，表示了决策 ...
决策树与随机森林
一、决策树 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本篇主要讨论用于分类的决策树。 1.决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal ...