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RandomForest随机森林总结

1.随机森林原理介绍 随机森林,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标。简单来说,随机森林就是由多棵C ...

Mon Jul 28 06:42:00 CST 2014 70 167680
ID3、C4.5、CART、RandomForest的原理

决策树意义: 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if_then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序、无规则的 ...

Tue Oct 11 05:30:00 CST 2016 0 1819
C4.5,CART,randomforest的实践

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Tue Oct 11 02:01:00 CST 2016 2 1164

 
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