随机森林（可用于分类和回归） 随机森林主要应用于回归和分类。 随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。 1、简介 随机森林由多棵决策树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。 处理分类问题时，对于测试样本，森林中每棵决策树会给出最终类别，最 ...
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2017-08-19 00:49:19
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1. Scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python n ...
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2017-08-16 14:06:01
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版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com。也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特 ...
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2017-08-15 21:04:52
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GBDT和随机森林的相同点： 1、都是由多棵树组成 2、最终的结果都是由多棵树一起决定 GBDT和随机森林的不同点： 1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成 2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成 3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投 ...
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2017-08-15 21:02:12
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randomForest 包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能；我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用 首先安装这个R包 安装成功后，首先运行一下example 通过查看函数的帮助文档，可以看到对应的example 代码很简单，全部的功能都封装在 randomForest 这个R包 ...
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2017-08-14 16:25:58
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转自http://blog.csdn.net/lvhao92/article/details/51079018 集成学习大致分为两类，一类串行生成。如Boosting。一类为并行化。如Bagging和“随机森林”。 以下分别介绍： 1.Boosting 这种方法是先训练出一个基学习机。然后。对训练样 ...
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2017-07-31 13:21:51
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一、决策树 定下一个最初的质点，从该点出发、分叉。（由于最初质点有可能落在边界值上，此时有可能会出现过拟合的问题。 二、SVM svm是除深度学习在深度学习出现之前最好的分类算法了。它的特征如下： （1）它既可应用于线性（回归问题）分类，也可应用于非线性分类; （2）通过调节核函数参数的设置，可将数 ...
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2017-07-20 10:24:02
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关键参数 最重要的，常常需要调试以提高算法效果的有两个参数：numTrees，maxDepth。 numTrees（决策树的个数）：增加决策树的个数会降低预测结果的方差，这样在测试时会有更高的accuracy。训练时间大致与numTrees呈线性增长关系。 maxDepth：是指森林中每一棵决策树最 ...
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2017-07-19 10:36:07
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随机森林算法 由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程，行方向上构建决策树时采用放回抽样（bootstraping）得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集，并据此得到其最优切分点，这便是随机森林算法的基本原理。图 ...
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2017-07-19 10:27:23
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1-参数估计与矩阵运算基础 2-凸优化 3- 广义线性回归和对偶优化 4-牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD) 5-熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS 6-聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等） 7-K近邻、决策树、随机森林(random decision forest ...
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2017-07-18 15:35:12
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