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 ...

一、隨機森林算法簡介： 在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器， 並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。 Leo Breiman和Adele Cutler發展出推論出隨機森林的算法。而 "Random Forests" 是他們的商標。 這個術語是1995年 ...

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 ...

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 ...

一、概念 隨機森林（Random Forest）是一種由多個決策樹組成的分類器，是一種監督學習算法，大部分時候是用bagging方法訓練的。 bagging(bootstrap aggregating)，訓練多輪，每輪的樣本由原始樣本中隨機可放回取出n個樣本組成，最終的預測函數對分類問題采用 ...

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 ...

作者：Tom Hardy 來源：公眾號@3D視覺工坊 鏈接：基於機器學習隨機森林方式的姿態識別算法 傳統視覺基於特征點和參考坐標系的思想對物體進行姿態識別，這種方式對物體本身形狀和顏色特征要求較高，對一些較為復雜的物體則不能很好工作，本文使用機器學習（隨機森林）方式 ...