转自：http://python.jobbole.com/86811/ 目录 1 什么是随机森林 1.1 集成学习 1.2 随机决策树 1.3 随机森林 1.4 投票 2 为什么要用它 3 使用方法 3.1 变量 ...

一、概念 随机森林（Random Forest）是一种由多个决策树组成的分类器，是一种监督学习算法，大部分时候是用bagging方法训练的。 bagging(bootstrap aggregating)，训练多轮，每轮的样本由原始样本中随机可放回取出n个样本组成，最终的预测函数对分类问题采用 ...

背景与原理： 首先我们需要知道集成学习的概念，所谓集成学习，就是使用一系列学习器进行学习，并且通过某种规则把这些学习器的学习结果整合起来从而获得比单个学习器学习效果更好的机器学习方法。这样的方法可以用于解决单个学习器的过拟合、性能瓶颈等问题，常用的集成方式主要有Bagging（并行 ...

一、随机森林的定义 　　在集成学习中，我们知道bagging + 决策树就构成了随机森林。经典的机器学习模型是神经网络，神经网络预测精确，但是计算量很大。 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble ...

一、随机森林是什么？ 随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行①回归和②分类的任务，同时也是一种③数据降维手段，用于处理缺失值、异常值等担任了集成学习中的重要方法，可以将④几个低效模型整合为一个高效模型 在随机森林中，我们将生成很多的决策树，并不像在CART模型中只生成唯一的树1）分类 ...

一、随机森林算法简介： 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年 ...

作者：Tom Hardy 来源：公众号@3D视觉工坊 链接：基于机器学习随机森林方式的姿态识别算法 传统视觉基于特征点和参考坐标系的思想对物体进行姿态识别，这种方式对物体本身形状和颜色特征要求较高，对一些较为复杂的物体则不能很好工作，本文使用机器学习（随机森林）方式 ...

随机森林算法的理论知识 　　随机森林是一种有监督学习算法，是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能，因此，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。 一，随机森林的随机性体现在哪几个方面？ 1，数据集的随机 ...