randomForest

随机森林学习整理

参考文献1.python机器学习——随机森林算法（RandomForest）2.机器学习算法之随机森林算法详解及工作原理图解3.随机森林4.RandomForest:随机森林5.随机森林（RandomForest
达瓦里氏吨吨吨·2019-06-01 00:39

（随机森林）算法及实现

作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomForest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和
baidu_252253·2019-05-22 17:12

ML算法推导细节05—随机森林RF

探究算法细节，深入了解算法原理随机森林RF1.套袋法Bagging1.1袋外数据1.2bagging减小方差增加偏差2.随机森林算法3.sklearn.ensemble.RandomForest1.套袋法
九方先生·2019-05-14 21:57

图像处理算法工程师面试题

5.RandomForest的随机性表现在哪里。6.Graph-cut的基本原理和应用。7.GMM的基本原理和
Ring__Rain·2019-05-06 11:58

随机森林（random forest）

随机森林（randomforest）写在前面：本博客为周志华《机器学习》随机森林部分的读书笔记，虽有自己微小的理解补充，但理论部分大部分内容依然来自西瓜书。
天泽28·2019-05-04 16:14

Adaboost 算法介绍（针对算法面试）

目前集成学习主要分为2大类：一类是以bagging、RandomForest等算法为代表的，各个学习
Line_Walker·2019-04-11 16:53

kaggle实战——What Causes Heart Disease?

Content1.Introduction2.Data3.数据预处理4.RandomForest5.模型评估6.FeatureImportanceAnalysis6.1决策树可视化6.2Permutationimportance6.3PartialDependencePlots7
KK.J·2019-04-07 20:21

sklearn随机森林--参数详解

sklearn-forestsofrandomizedtrees学习器RandomForest:采取自主采样法构造多个基学习器，并且在学习基学习器时，不是使用全部的特征来选择最优切分点，而是先随机选取一个特征子集随后在特征子集里挑选最优特征进行切分
chenyiming2010·2019-04-06 11:16

随机森林参数了解

在scikit-learn中，RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging
wxx_wxx·2019-03-08 13:00

梯度提升树(GBDT)+LR,随机森林(RandomForest) +LR——特征工程实战

在讲如何通过树模型做特征工程之前，首先让我们回顾一下一个机器学习（除去深度学习项目部分）项目的大致流程：从业务场景中抽象出问题——分类问题，回归问题，还是聚类问题等，接下来是数据获取，数据清洗，探索性数据分析(EDA)等数据预处理方面的工作，然后就是特征工程（FeatureEngineering），这部分需要人工对数据进行理解，采取一些手动或者自动的方法，挖掘出重要的特征或者一些有联系的组合特征，
王同学死磕技术·2019-03-08 11:50

【机器学习-参数篇】随机森林RandomForest参数调节

RF框架参数名称解释默认值经验值n_estimators森林中决策树的个数100criterion度量分裂标准(可选值)mse，maeoobscore采用袋外样本来评估模型的好坏False推荐True反应模型拟合后的泛化能力RF决策树参数（和GBDT基本是相同的）名称解释默认值经验值max_featuresRF划分时考虑的最大特征数auto(defult):划分时最多考虑N\sqrt{N}N个特征
qAOOAp·2019-03-01 13:07

R语言随机森林

R中的软件包“randomForest”用于创建随机林。安装R包-randomForest在R控制台中使用以下命令安装软件包，还必须安装其它依
猪逻辑公园·2019-01-31 14:34

RF、GBDT和XGBoost入门

一、算法介绍RF（RandomForest）、GBDT（GradientBoostingDecisionTree）和XGBoost（eXtremeGradientBoosting）都属于机器学习中的集成学习
beckham999221·2019-01-26 12:58

技巧 - 面试考点

常问算法：LR、SVM、RandomForest、GBDT、KMeans、XGBoost以及简历中写到的算法。算法细节：1、LR的优势。2、RandomForest里面的树是否修剪。
白尔摩斯·2019-01-05 16:01

通俗易懂--模型集成(多模型)讲解(算法+案例)

2.1Bagging2.2Stacking2.3Adaboost2.4图解模型集成3.案例总流程4.初始化工作5.数据下采样6.模型训练6.1KNN6.2SVM-RBF6.3SVM-POLY6.4LogisticRegression6.5RandomForest6.6
mantchs·2018-12-31 19:38

【机器学习】随机森林处理数据实践（基于R语言）

随机森林处理鸢尾花数据实践（基于R语言和Python语言）基于R语言使用随机森林处理鸢尾花数据实战R：randomForest包R语言中的randomForest包主要功能是分类和回归分析，一共提供了39
游骑小兵·2018-12-10 09:16

【机器学习基础】决策树及其ensemble方法（RF, LGBM, Xgboost, GBDT, 梯度提升boosting）

【机器学习基础】决策树及其ensemble方法（RF,LGBM,Xgboost,GBDT,梯度提升boosting）1.关系2.Boostrap3.Bagging3.1Baggin定义3.2随机森林（RandomForest
two_star·2018-12-09 22:25

集成学习:Bagging和Boosting比较

随机森林(randomforest)和GBDT都是属于集成学习（ensemblelearning)的范畴。集成学习下有两个重要的策略Bagging和Boosting。
fkyyly·2018-11-29 15:16

3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）

1.集成学习（EnsembleLearning）原理2.集成学习（EnsembleLearning）Bagging3.集成学习（EnsembleLearning）随机森林（RandomForest）4.
weixin_30794851·2018-11-16 18:00

用R语言分析与预测员工离职

这次数据也是答主在kaggle上选择的比较火的一份关于人力资源的数据集，关注点在于员工离职的分析和预测，依然还是从数据读取，数据预处理，EDA和机器学习建模这几个部分开始进行，最后使用集成学习中比较火的randomforest
R语言中文社区·2018-10-30 00:00

Expedia数据挖掘（Kaggle比赛）

1.使用了SGDLR和RandomForest俩种方法2.结合dataleakage3.最终得分49.999，在kaggle排行榜中能排到104位（共1700多队）1.leakagesolution#-
SJTU_JORY·2018-10-11 13:21

深入理解机器学习——基于决策树的模型（一）：分类树和回归树

分类目录：《深入理解机器学习》总目录相关文章：基于决策树的模型（一）分类树和回归树基于树的模型（二）：集成学习之Bagging和RandomForest基于树的模型（三）：集成学习之GBDT和XGBoost
洪远·2018-09-17 09:47

集成学习之Bagging和Boosting的简介

Boosting主要有：Adaboost、GBDT、XGBoostBagging主要有：RandomForest集成学习的思想：集成学习的主要思想是构建出多个弱分类器，它们共同组合对任务进行预测。
Star_ACE·2018-09-13 15:43

随机森林算法学习(RandomForest)

文章转载自：随机森林算法学习(RandomForest)随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好
Di_Wong·2018-09-08 14:44

随机森林算法学习(RandomForest)

文章转载自：随机森林算法学习(RandomForest)随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好
Di_Wong·2018-09-08 14:44

你想看的集成学习之bagging和boosting区别特征及例子

首先bagging和boosting是集成学习的两个大家族，每个家族也包括很多成员，例如boosting包括adaboost、xgboost，bagging也有RandomForest等方法。
blank_tju·2018-08-30 23:57

集成算法小结

bagging算法:自助抽样样本,T个弱学习器中选择投票数最高的(分类)T个弱学习器分别得到的回归结果进行算术平均得到的值(回归)randomforest:bagging算法进化自助抽样,弱学习器:cart
鲁鲁酱1996·2018-08-30 15:44

RF，GBDT，XgBoost的区别

RandomForest：主要运用到的方法是bagging，采用Bootstrap的随机有放回的抽样，抽样出N份数据集，训练出N个决策树。
Re0:c++入门到放弃·2018-08-28 17:42

【机器学习】AdaBoost算法Python实现

然后根据个体学习器的生成方式，介绍了集成学习方法两大类：个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，代表是：Boosting个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并列化方法，代表是：Bagging和随机森林（RandomForest
Daycym·2018-08-25 17:15

【机器学习】AdaBoost算法Python实现

然后根据个体学习器的生成方式，介绍了集成学习方法两大类：个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，代表是：Boosting个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并列化方法，代表是：Bagging和随机森林（RandomForest
Daycym·2018-08-25 17:15

基于Random Forest处理Imbalanced Data

http://statistics.berkeley.edu/sites/default/files/tech-reports/666.pdfChenChao,AndyLiaw,LeoBreiman基于randomforest
lww1993·2018-08-25 16:22

【机器学习】 随机森林（Random Forest）

作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomForest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性
长缨缚苍龙·2018-08-24 13:23

随机森林算法（RandomForest）实现MNIST手写体数字识别

一、准备：第三方库sklearn二、代码：#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/8/219:35#@Author:Barry#@File:mnist.py#@Software:PyCharmCommunityEditionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportaccu
一摩尔自由·2018-08-21 10:23

GBDT、RF、SVM、XGBoost面试要点整理

下面我将与大家分享GBDT（GradientBoostingDecisionTree）、RF（RandomForest）、SVM（SupportVectorMachine）、XGBoost四种机器学习算法的面试考核点
God_6838·2018-08-19 00:00

随机森林(randomForest)和极限树或者叫做极端随机树(extraTree)，

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。，随机森林对回归的结果在内部是取得平均但是并不是所有的回归都是取的平均，有些是取的和，以后会发博文来解释这样的一个现象，需要整理些资料出来。随机森林里的随机包含的意思是：样本随机特征随机参数随机模型随机（ID3,C4.5）极限树/极端随机树里的随机包含的意思是：特征随机参数随机模型随机（ID3,C4.5）分裂随
chenXin@Gauss·2018-08-18 22:28

Kaggle入门：使用SVC进行手写数字识别

该项目最早是用传统的机器学习方法做的，例如SVC，决策树等，之后随即森林RandomForest的出现显著提升了模型的性能，其后XGBoost以其出色的表现一度制霸kaggle上的诸多项目，这种情形一直持续到神经网络被发掘出来之后
larry233·2018-08-16 15:57

Ensemble Learning常见方法总结（Bagging、Boosting、Stacking、Blending）

看到过一个问题：RandomForest、Adaboost、GBDT、XGBoost的区别是什么？
敲代码的quant·2018-08-14 17:07

kaggle中zillow比赛中模型融合的方法及其代码

以声音识别为例，常见的特征有MFCC、LPCC、spectrogram-likefeatures等，分类模型就很多了，有传统的分类模型SVM、KNN、RandomForest，还有现在比较火的深度模型DNN
necther·2018-08-09 15:33

Bagging/RandomForest和Boosting/GBDT的区别

1.Bagging和Boosting的相同点都是通过将多个弱学习器进行结合，获得比单一学习器显著优越的泛化性能的强学习器组合。关键假设：基学习器的误差相互独立。而现实任务中，个体学习器是为了解决同一问题存在的，显然不相互独立。根据学习器的生成方式，分为两类：1.个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，代表为Boosting2.个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法，代表
SKY.AI·2018-08-03 18:53

算法工程师面试题

1.介绍一下:logisticregression,svm,gbdt,randomforest,xgboost,lightgbm（一般根据简历有针对性的问）2.为什么用线性回归做分类效果不好3.比较一下
Michael_Lee_AI·2018-08-02 08:30

决策树模型 ID3/C4.5/CART三种算法的区别

虽然将多棵弱决策树的Bagging、RandomForest、Boosting等treeensembel模型更为常见，但是“完全生长”决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是
Class_guy·2018-07-25 17:46

决策树模型 ID3/C4.5/CART三种算法的区别

虽然将多棵弱决策树的Bagging、RandomForest、Boosting等treeensembel模型更为常见，但是“完全生长”决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是
Class_guy·2018-07-25 17:46

算法面试---算法面试该准备的知识点

传统机器学习：lr、svm、gmm、kmeans、隐马尔科夫、朴素贝叶斯决策树，信息增益，基尼系数ensemblemethod：bagging、stacking、boosting，具体的比如randomforest
Dean0Winchester·2018-07-07 17:40

【算法周】啥都能干的“随机森林”，你值得拥有！

作为高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomForest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性
哈希大数据·2018-06-29 16:36

【算法周】啥都能干的“随机森林”，你值得拥有！

作为高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomForest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性
哈希大数据·2018-06-21 08:52

机器学习之随机森林

随机森林（RandomForest）是Bagging的一个扩展变体，以随机选择的属性构建的决策树为基学习器，构建Bagging集成的一种集成学习方法。
liuy9803·2018-06-07 17:15

基于随机森林的分类与回归

一、随机森林基本概念随机森林(Randomforest)是一种组成式的有监督学习方法。在随机森林中，我们同时生成多个预测模型，并将模型的结果汇总以提升预测模型的准确率。
算法与数学之美·2018-05-23 21:02

随机森林(Random Forest)　　参数解读

基本原理参数基本原理随机森林(RandomForest)基本原理参考:https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/54580994参数A.max_features
IT界的小小小学生·2018-05-08 11:57

机器学习（八）：Bagging与随机森林

引言一、Bagging1.基本思路2.算法二、随机森林（RandomForest,RF）引言    Bagging基于自助采样法（bootstrapsampling），采样出T个含N个训练样本的采样集，
大黄·2018-05-02 20:27

从头到尾理解树模型（二）：GBDT

分别产生了RandomForest(随机森林)，AdaBoost和GBDT。1.集成学习(EnsembleLearning)集成学习是指将多个基学习器（弱学习器）结合来完成学习任务。
linxid·2018-04-30 08:14
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