随机森林算法： 随机森林利用随机的方式将许多决策树组合成一个森林，每个决策树在分类的时候决定测试样本的最终类别 在Bagging策略的基础上进行修改后的一种算法 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本； 从所有属性中随机选择K个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建决策树 ...

GBDT和随机森林的相同点： 1、都是由多棵树组成 2、最终的结果都是由多棵树一起决定 GBDT和随机森林的不同点： 1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成 2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成 3、对于最终的输出 ...

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm） 概述 概念：是对其他算法进行组合的一种形式。 ...

转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化，下面列举opencv3的机器学习类方法实例： 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能，其中神经网络和adaboost训练速度很慢 ...

概述 鉴于决策树容易过拟合的缺点，随机森林采用多个决策树的投票机制来改善决策树，我们假设随机森林使用了m棵决策树，那么就需要产生m个一定数量的样本集来训练每一棵树，如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的，全样本训练忽视了局部样本的规律，对于模型的泛化能力是有害的 产生n个样本的方法采用 ...

三个臭皮匠顶个诸葛亮 　　　　　　--谁说的，站出来！ 1 前言 　　在科学研究中，有种方法叫做组合，甚是强大，小硕们毕业基本靠它了。将别人的方法一起组合起来然后搞成一个集成的算法，集百家 ...

【随机森林】是由多个【决策树】构成的，不同决策树之间没有关联。 特点 可以使用特征多数据，且无需降维使用，无需特征选择。 能够进行特征重要度判断。 能够判断特征间的相关影响 不容器过拟合。 训练速度快、并行。 实现简单。 不平衡数据集、可平衡误差 ...

http://www.36dsj.com/archives/32820 简介 近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次 ...