本篇介紹機器學習中常用的隨機森林算法還有其常用的延申算法Extra Tree以及實例 參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/380323376 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57965634 https ...

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 ...

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 ...

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 ...

隨機森林算法的理論知識 　　隨機森林是一種有監督學習算法，是以決策樹為基學習器的集成學習算法。隨機森林非常簡單，易於實現，計算開銷也很小，但是它在分類和回歸上表現出非常驚人的性能，因此，隨機森林被譽為“代表集成學習技術水平的方法”。 一，隨機森林的隨機性體現在哪幾個方面？ 1，數據集的隨機 ...

隨機森林和提升 作者：櫻花豬 摘要： 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第十一次次課在線筆記。隨機森林和提升都是機器學習將弱分類器融合成強分類器的方法。和我們熟悉的另一種機器學習模型SVM相比，這種方法更適合於大數據並且它的計算速度要比SVM快許多 ...