第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm） 概述 概念：是對其他算法進行組合的一種形式。 通俗來說： 當做重要決定時，大家可能都會考慮吸取多個專家而不只是一個人的意見。 機器學習 ...

轉摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml類與opencv2中發生了變化，下面列舉opencv3的機器學習類方法實例： 用途是opencv自帶的ocr樣本的分類功能，其中神經網絡和adaboost訓練速度很慢 ...

一、隨機森林的定義 　　在集成學習中，我們知道bagging + 決策樹就構成了隨機森林。經典的機器學習模型是神經網絡，神經網絡預測精確，但是計算量很大。 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 ...

一、隨機森林是什么？ 隨機森林是一種多功能的機器學習算法，能夠執行①回歸和②分類的任務，同時也是一種③數據降維手段，用於處理缺失值、異常值等擔任了集成學習中的重要方法，可以將④幾個低效模型整合為一個高效模型 在隨機森林中，我們將生成很多的決策樹，並不像在CART模型中只生成唯一的樹1）分類 ...

一，引言 　　前面幾章的介紹了幾種分類算法，當然各有優缺。如果將這些不同的分類器組合起來，就構成了我們今天要介紹的集成方法或者說元算法。集成方法有多種形式：可以使多種算法的集成，也可以是一種算法在不同設置下的集成，還可以將數據集的不同部分分配不同的分類器，再將這些分類器進行集成 ...

1 隨機森林 bagging的好處是降低各個子分類器的variance，而決策樹又是對數據敏感的算法，variance比較大。因此我們很自然地就把bagging用到了決策樹。也就是基本的隨機森林算法： 隨機森林的好處是： （1）每棵樹並行化學習，非常有效率 （2）繼承了CART的好處 ...

機器學習九大算法---隨機森林 轉載自：http://www.zilhua.com/629.html 1. 隨機森林使用背景 1.1 隨機森林定義 隨機森林是一種比較新的機器學習模型。經典的機器學習 ...

轉自：http://python.jobbole.com/86811/ 目錄 1 什么是隨機森林 1.1 集成學習 1.2 隨機決策樹 1.3 隨機森林 1.4 投票 2 為什么要用它 3 使用方法 3.1 變量 ...