在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别...
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2014-09-04 18:34:39
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采用逻辑回归、随机森林等算法通过学习用户前四个月(04.15~08.15)的用户行为预测用户第五个月(08.15~09.15)将会购买的品牌。评价方式按照F1排名，F1=2×P×R/(P+R)其中，P是准确率为命中的数量除以用户的预测数，R是召回率为命中的数量除以真实的购买数。
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2014-08-21 17:03:44
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文本分类现已比较成熟，各类开源工具不少，现推荐几个比较常用简单的工具：1、scikit-learn：http://scikit-learn.org/stable/index.html python编写调用，里面有各种分类算法svm、随机森林、贝叶斯等，和特征提取，如字、ngram等，几行代码便可以构...
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2014-08-18 17:52:42
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1.随机森林原理介绍随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使...
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2014-07-28 02:52:49
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ContentsIntroductionOverviewFeatures of random forestsRemarksHow Random Forests workThe oob error estimateVariable importanceGini importanceInteractio...
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2014-07-26 01:14:06
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ContentsIntroductionStandard control optionsLine 1: Describe dataLine 2: Set run optionsLine 3: Set importance optionsLine 4: Set proximity computatio...
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2014-07-26 01:13:56
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Human Action Recognition Using APJ3D and Random
Forests方法概述：First, we extract the 3D skeletal jointlocations from depth images.
The APJ3D computed fro...
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2014-05-19 14:59:47
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总体理解Random
Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行分类。随机森林算法只需要两个参数：构建的决策树的个数t，在决策树的每个节点进行分裂时需要考虑的输入特征的个数m。1.
单棵决策树的构建： （1）令N为训练样例的个数，则单棵决策树的输入样例的个...
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2014-05-19 13:28:18
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