機器學習算法 --- Pruning (decision trees) & Random Forest Algorithm
一、Table for Content 在之前的文章中我們介紹了Decision Trees Agorithms，然而這個學習算法有一個很大的弊端，就是很容易出現Overfitting，為了解決此問題人們找到了一種方法，就是對Decision Trees 進行 Pruning(剪枝)操作 ...
原文：機器學習-Random Forest算法簡介
Random Forest是加州大學伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler於 年發表的論文中提到的新的機器學習算法，可以用來做分類，聚類，回歸，和生存分析，這里只簡單介紹該算法在分類上的應用。 Random Forest 隨機森林 算法是通過訓練多個決策樹，生成模型，然后綜合利用多個決策樹進行分類。 隨機森林算法只需要兩個參數：構建的決策樹的個數t，在決策樹的每個節點進行分 ...
2012-09-22 22:09 2 22500 推薦指數：
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