机器学习算法是数据挖掘、数据能力分析和数学建模必不可少的一部分，而随机森林算法和决策树算法是其中较为常用的两种
2023-09-21 11:17
随机森林是一种灵活且易于使用的机器学习算法，即便没有超参数调优，也可以在大多数情况下得到很好的结果。它也是最常用的算法之一
2018-03-14 16:10
随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能，因此，随机
2022-10-10 17:14
集成学习有两个流派，一个是boosting，特点是各个弱学习器之间有依赖关系；一个是bagging，特点是各个弱学习器之间没依赖关系，可以并行拟合。
2020-12-09 13:58
本章讨论的最后一个集成方法叫做 Stacking（stacked generalization 的缩写）。这个算法基于一个简单的想法：不使用琐碎的函数（如硬投票）来聚合
2018-07-27 17:40
同质集成:只包含同种类型算法，比如决策树集成全是决策树，异质集成:包含不同种类型算法，比如同时包含神经网络和决策树
2023-02-24 16:37
令人惊奇的是这种投票分类器得出的结果经常会比集成中最好的一个分类器结果更好。事实上，即使每一个分类器都是一个弱学习器（意味着它们也就比瞎猜好点），
2018-07-17 17:07
为什么要引入随机森林呢。我们知道，同一批数据，我们只能产生一颗决策树，这个变化就比较单一了，这就有了集成学习的概念。
2017-10-18 17:47
随机森林由Breiman提出的一种分类算法，它使用Bootstrap重采样技术，从原始训练样本集中有放回的重复随机抽取n个样本生成新的样本集合，以此作为训练集来训练决策树。然后按照上述步骤生成m棵决策树组合而成随机
2019-09-23 09:58
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出，该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是
2021-03-07 13:39
