概述 鑒於決策樹容易過擬合的缺點，隨機森林采用多個決策樹的投票機制來改善決策樹，我們假設隨機森林使用了m棵決策樹，那么就需要產生m個一定數量的樣本集來訓練每一棵樹，如果用全樣本去訓練m棵決策樹顯然是不可取的，全樣本訓練忽視了局部樣本的規律，對於模型的泛化能力是有害的 產生n個樣本的方法采用 ...

三個臭皮匠頂個諸葛亮 　　　　　　--誰說的，站出來！ 1 前言 　　在科學研究中，有種方法叫做組合，甚是強大，小碩們畢業基本靠它了。將別人的方法一起組合起來然后搞成一個集成的算法，集百家 ...

【隨機森林】是由多個【決策樹】構成的，不同決策樹之間沒有關聯。 特點 可以使用特征多數據，且無需降維使用，無需特征選擇。 能夠進行特征重要度判斷。 能夠判斷特征間的相關影響 不容器過擬合。 訓練速度快、並行。 實現簡單。 不平衡數據集、可平衡誤差 ...

什么是隨機森林？ 隨機森林就是通過集成學習的思想將多棵樹集成的一種算法，它的基本單元是決策樹，而它的本質屬於機器學習的一大分支——集成學習（Ensemble Learning）方法。隨機森林的名稱中有兩個關鍵詞，一個是“隨機”，一個就是“森林”。“森林”我們很好理解，一棵叫做樹，那么成百上千棵 ...

現在的WEB中經常會需要產生一些邀請碼、激活碼。需要是唯一並且隨機的。下面總結一些常用的產生隨機碼的方法 從網絡上采集了一些思路，做一下分析。 1. 自己寫代碼產生隨機的數字和字母組合，每產生1個去數據庫查詢該隨機碼是否已存在，如果已存在，則重新產生，直到不重復為止。 優點 ...

http://www.36dsj.com/archives/32820 簡介 近年來，隨機森林模型在界內的關注度與受歡迎程度有着顯著的提升，這多半歸功於它可以快速地被應用到幾乎任何的數據科學問題中去，從而使人們能夠高效快捷地獲得第一組基准測試結果。在各種各樣的問題中，隨機森林一次又一次 ...

jq優點: 比原生js更易書寫, 封裝了很多api, 有豐富的插件庫; 缺點: 每次升級與之前版本不兼容, 只能手動開發, 操作DOM很慢, 不方便, 變量名污染, 作用域混淆等. vue優缺點: 雙向綁定, 虛擬DOM, diff算法, MVVM, 組件化, 通信方便, 路由分發等 ...

一、MyBatis框架的優點：　　1. 與JDBC相比，減少了50%以上的代碼量。　　2. MyBatis是最簡單的持久化框架，小巧並且簡單易學。　　3. MyBatis靈活，不會對應用程序或者 ...