随机森林算法

机器学习-Random Forest算法简介

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
wenyusuran·2015-04-13 15:00

随机森林算法实现

随机森林是一个包含多个决策树的分类器，该分类器的输出结果是由所有决策树输出结果的众数而定，每个决策树都生长于一个被称为bootstrap样本的训练数据集之上，所谓“bootstrap样本”的构造原理为：对于容量为n原始训练数据，采取重复抽样的方式抽样n次，形成一组新的训练数据，被称为原始数据的一个bootstrap样本。在bootstrap样本上构造决策树的原理与传统的构造决策树的方法大致相同，但
LJBlog2014·2014-10-02 17:18

[置顶] 随机森林--Random Forest

设具有N个样本的训练集（数据集）：它们的标签为：随机森林算法的步骤：每一次建立一棵决策树的步骤第一步：从上述N个样本数据集中，进行N次有放回的抽样。
wxcdzhangping·2014-04-07 15:00

Random forests， 随机森林，online random forests

RandomForests(随机森林）随机森林的思想很简单，百度百科上介绍的随机森林算法比较好理解。在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
wangkr111·2014-03-13 14:00

【mahout决策树算法】1-生成Describe

因为论文的关系，需要学习随机森林算法，老板告诉我mahout已经实现了这个算法，那么就开始看mahout的决策树实现吧！
ashqal·2014-03-10 14:00

Mahout随机森林算法分布式策略

关于mahout中的randomforests算法在前面已经分析过，这里简要说下其并行策略。刚开始的时候，我以为这个算法好像没啥并行的地方，一开始就是对全部原始数据进行分析，也没有对原始数据进行分片。然后它的job任务也只有一个mapper，这样如何才能多建立几个mapper？然后这样才能达到几个节点并行吧（一个节点计算一个mapper，这样效率才高过一个节点计算多个mapper）。但是如果总共才
fansy1990·2013-09-29 01:00

Mahout随机森林算法源码分析（4）

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_2564bit。Mahout系列之DecisionForest写了几篇，其中的一些过程并没有详细说明，这里就分析一下，作为DecisionForest算法系列的结束篇。主要的问题包括：（1）在BuildForest中分析完了Step1Mapper后就没有向下分析了，而是直接进行TestForest的分析了，中间其实还是有很
fansy1990·2013-09-25 20:00

Mahout随机森林算法源码分析（3）--TestForest

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_2564bit。首先贴上调用TestForest的代码（win7下面myeclipse调用TestForest，这里要设置Configuration，所以不能直接TestForest.main()来调用）：packagemahout.fansy.partial.test; importorg.apache.hadoop.
fansy1990·2013-09-25 00:00

Mahout随机森林算法源码分析（2-4）

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_2564bit。接上篇，先来说说上篇最后的bestIg和bestIndex的求法。在说这个前，要首先明确一个数组的熵的求法，按照mahout中的源码针对这样的一个数组a=[1,3,7,3,0,2]其熵为：设sum=1+3+7+3+0+2，则其中pi对应于1/sum、3/sum、7/sum、3/sum、2/sum（其中若数组
fansy1990·2013-09-24 12:00

Mahout随机森林算法源码分析（2-3）

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_2564bit。接上篇，分析到OptIgSplitl类的computeSplit函数里面的numbericalSplit函数，看这个函数的输入参数data和attr，应该是针对data计算出一个和attr相关的值而已。往下看double[]values=sortedValues(data,attr);，这一句是干啥的？pr
fansy1990·2013-09-24 00:00

Mahout随机森林算法源码分析（2-2）

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_2564bit。今天到BuildForest的主要Mapper操作，前面也说到BuildForest主要的操作都在Mapper里面，而reducer是没有的。本篇介绍其Mapper，Step1Mapper。首先贴上其仿制代码，如下：packagemahout.fansy.partial; importjava.io.IO
fansy1990·2013-09-23 21:00

Mahout随机森林算法源码分析（2-1）BuildForest

尼玛，好坑呀！昨天遇到的问题原来是找错包了，那个Step1Mapper.class同时在mahout-core-0.7.jar   mahout-core-0.7-job.jar mahout-examples-0.7-job.jar三个包中，但是用到的只是mahout-core-0.7.jar中的Step1Mapper.class，所以只用替换mahout-core-0.7.jar中相应的文件即
fansy1990·2013-09-22 22:00

Mahout随机森林算法源码分析（2）--BuildForest

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_2564bit。BuildForest是在mahout-examples-0.7-job.jar包的org\apache\mahout\classifier\df\mapreduce路径下。直接运行该类，可以看到该类的使用方式：Usage: [--data--dataset--selection--no-complete-
fansy1990·2013-09-21 23:00

Mahout随机森林算法源码分析（1）--Describe

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_2564bit。Mahout中实现决策树算法的有两个（quickstart），分别是PartialImplementation和BreimanExample，可以点击链接到相应的网页查看其官方实例。其中BreimanExample是单机版的，而PartialImplementation是可以使用map-reduce模式的。
fansy1990·2013-09-20 15:00

机器学习-Random Forest算法简介

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
·2012-09-22 22:00

OpenCV学习笔记（四十五）——小试随机森林（random forest）算法ml

对于随机森林算法，原理我想大家都会去看论文，推荐两个老外的网址http://www.stat.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/和https://cwiki.apache.org
yang_xian521·2012-03-12 18:00
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