随机森林算法原理小结
来自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6156009.html 集成学习有两个流派，一个是boosting，特点是各个弱学习器之间有依赖关系；一个是bagging，特点是各个弱学习器之间没依赖关系，可以并行拟合。 1. bagging的原理 在集成 ...
原文：一个简单的例子解释随机森林的原理
简介 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，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。 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 ...
2021-10-14 14:43 0 1671 推荐指数：
相关推荐
随机森林算法原理剖析
随机森林算法 集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样 ...
随机森林：原理及python实现
Table of Contents 1 随机森林概述 1.1 个体学习器 1.2 集成策略 2 随机森林的一些相关问题 2.1 偏差（Bias）与方差(Variance) 2.2 RF通过降低方差提高预测准确性 ...
随机森林原理和PySpark实现
输入 400条用户购买记录，每条记录包含用户id、性别、年龄、薪水、是否购买，具体如下图： 输出 输出1：从输入1中的400条数据中选择一部分作为训练数据，训练得到随机森林模型。 输出2：根据输出1得到的随机森林模型，对从400条输入数据中挑选出来的测试数据进行购买预测 ...
什么是量子计算机？用一个简单例子来解释
我在那里所学到的一些知识。 本文的目的是通过一个简单的例子让你清楚地了解什么是量子计算机。 本文所讲 ...
Windows Event 的各个相关函数解释 及 简单例子一个
SetEvent重置为信号状态。 OpenEvent可以打开一个先前已经创建好的Event，只要名字对，就可 ...
Bagging与随机森林算法原理小结
在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。 随机森林是集成学习中 ...
Bagging与随机森林算法原理小结
曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写，地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新 ...