機器學習之 隨機森林與極限森林
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 ...
原文：機器學習--隨機森林
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 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 ...
2018-07-13 15:27 0 1764 推薦指數：
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