本篇介绍机器学习中常用的随机森林算法还有其常用的延申算法Extra Tree以及实例 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/380323376 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57965634 https ...

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 ...

什么是随机森林？ 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 Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵 ...

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 ...

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 ...

随机森林和提升 作者：樱花猪 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多 ...