随机森林

  • 随机森林和GBDT的区别

      一,随机森林 随机森林是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定(如果是回归树则取平均)。假设样本总数为n,每个样本的特征数为a…

    2018年8月3日 0
  • Random Forest入门

    from https://www.zybuluo.com/hshustc/note/179319 随机森林(Random Forest)是一个包含多个决策树的分类器, 其输出的类别…

    2017年11月2日 0
  • 随机森林进行特征重要性度量的详细说明

    来自 宋兵乙的博客 特征选择方法中,有一种方法是利用随机森林,进行特征的重要性度量,选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。 1 特征重要性​度量 计算某个特征X的重要…

    2017年7月17日 0
  • 轻松看懂机器学习十大常用算法

    来自 网络 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算…

    2016年11月19日 0
  • 集成学习方法

    集成学习是机器学习算法中非常强大的工具,有人把它称为机器学习中的“屠龙刀”,非常万能且有效,在各大机器学习、数据挖掘竞赛中使用非常广泛。它的思想非常简单,集合多个模型的能力,达到“…

    2016年8月18日 0
  • 机器学习 刀光剑影 之屠龙刀

    机器学习是一个大武林,这里面江湖人士颇多,“发明”出来的算法兵器也是五花八门,浩瀚如海,足够你数上三天两夜了。然而,这些兵器行走江湖能用的不多,真正无敌的更是屈指可数,或许只有屠龙…

    2016年8月2日 0
  • R语言︱决策树族——随机森林算法

    来自 http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51308061 笔者寄语:有一篇《有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?》(作…

    2016年7月19日 0
  • WePay机器学习反欺诈实践:Python+scikit-learn+随机森林

    来自 http://www.csdn.net/article/2015-05-18/2824689 什么是shell selling? 虽然欺诈几乎涉及各种领域,但相对于传统的买方…

    2016年4月16日 0
  • R语言之-caret包应用

    http://xccds1977.blogspot.hk/2011/09/caret.html 说明:图形只是小编后期加的,跟文字描述并不一致,仅供参考。 caret包应用之一:数…

    2016年3月2日 0
  • Powerful Guide to learn Random Forest (with codes in R & Python)

    http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/random-forest-algorithm-multiple-challenges/ R…

    2015年9月16日 0
  • 现代分类方法在医学诊断中的应用——基于R的实现

    1.引言 随着统计科学的日益发展,其对其他学科的渗透作用日益增强,数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用,本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经…

    2015年7月28日 0

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