隨機森林算法： 隨機森林利用隨機的方式將許多決策樹組合成一個森林，每個決策樹在分類的時候決定測試樣本的最終類別 在Bagging策略的基礎上進行修改后的一種算法 從樣本集中用Bootstrap采樣選出n個樣本； 從所有屬性中隨機選擇K個屬性，選擇出最佳分割屬性作為節點創建決策樹 ...

GBDT和隨機森林的相同點： 1、都是由多棵樹組成 2、最終的結果都是由多棵樹一起決定 GBDT和隨機森林的不同點： 1、組成隨機森林的樹可以是分類樹，也可以是回歸樹；而GBDT只由回歸樹組成 2、組成隨機森林的樹可以並行生成；而GBDT只能是串行生成 3、對於最終的輸出 ...

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。 ...

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 ...

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 ...

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 ...