randomForest 第13页

【集成学习】boosting-bagging-random forest

集成学习中三个著名的算法boosting、bagging和randomforest.bagging算法使用了重采样的方法：即样本有放回的采样。boosting：以AdaBoost为例。

wuli777·2018-04-18 20:43

机器学习实战（七）利用AdaBoost元算法提高分类性能

第七章利用AdaBoost元算法提高分类性能7.1集成方法7.1.1bagging（自举汇聚法）7.1.2随机森林（RandomForest，RF）7.1.3boosting（提升方法）7.1.4Bagging

呆呆的猫·2018-03-20 00:00

随机森林（Random forest,RF）的生成方法以及优缺点

随机森林（RandomForest）是属于集成学习的一种组合分类算法（确切说是属于bagging），集成学习的核心思想就是将若干个弱（基）分类器组合起来，得到一个分类性能显著优越的强分类器。

boyan_RF·2018-03-08 21:10

胡萝卜（4）

终止条件，以及如何防止过拟合3、请描述K-means的原理，说明选择聚类中心的方法4、请列举分类模型和回归模型的区别5、请列举生成模型与判别模型的区别6、梯度下降法求解最优化问题的原理与步骤7、请列举RandomForest

九方先生·2018-03-07 12:29

机器学习李宏毅 L38-Ensemble

而randomforest是决策树进行bagging的版本。Ensemble之boostingboosting可以用于提升较弱classifier的性能。boo

OKgagaga·2018-02-25 22:16

随机森林（Random Forest）算法原理

随机森林（RandomForest）算法原理集成学习（Ensemble）思想、自助法（bootstrap）与bagging集成学习（ensemble）思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷

江户川柯壮·2018-02-23 23:24

使用sklearn进行集成学习——实践

转自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html系列《使用sklearn进行集成学习——理论》《使用sklearn进行集成学习——实践》目录1RandomForest

shelley__huang·2018-02-19 20:28

随机森林（RF）与GBDT的参数比较

RandomForest随机森林随机森林和GBDT的区别：随机森林采用的bagging思想，而GBDT采用的boosting思想。

huizxhhui1994·2018-01-24 11:55

bagging与dropout的异同

今天又翻看randomforest算法，看到bagging原理的时候，突然觉得怎么bagging和dropout有点相似？

岱宗雪·2018-01-21 21:34

RandomForest:随机森林

随机森林：RF随机森林是一种一决策树为基学习器的Bagging算法，但是不同之处在于RF决策树的训练过程中还加入了随机属性选择（特征上的子采样）传统的决策树在选择划分的属性时，会选择最优属性RF首先，从该节点的属性中损及选择出K个属性组成一个随机子集（类也就是Bagging中的RandomSubspaces,一般通常K=log2(n))然后再从这个子集中选择一个最右子集进行划分参数使用这些方法时要

Font Tian·2018-01-16 14:02

利用树的集成模型分类器RandomForestClassifier/GradientBoostingClassifier进行二类分类(复习6)

本文是个人学习笔记，内容主要涉及树的集成模型随机森林(RandomForest)和梯度提升树(GradientBoostingDecisionTree)对titanic数据集进行二类分类。

Young_win·2018-01-14 00:01

R语言笔记之模型评估度量

>library(dplyr)>library(randomForest)>library(caret)>library(readr

鲁鲁酱1996·2018-01-13 17:47

笔记(总结)-XGBoost的前世今生

决策树相对于其他机器学习模型来说：可解释较强（规则划分）能够有合理的调参依据（树深度、叶子节点个数等参数概念都很直观）适用于bagging和boosting方式的建模（RandomForest、Ad

ZSYGOOOD·2018-01-13 14:31

python调用R第三方包

:library(randomForest)#导入随机森林包...:##usedatasetiris...:data=iris#使用鸢尾花数

lingan_Hong·2017-12-27 13:48

IBM's Attribution

首先，通过ggplot画图，探索员工离职率与其相关的各个因素之间的关系；然后，利用RandomForest画出决策树，初步判断影响离职的相关因素；最后，建立GradientBoostingMachines

AnthonyHDM·2017-12-26 00:02

kdd98 内存受限的大数据预测模型

cup98[,1:10])[1]9541210>n.missingsum(n.missing>0)[1]95412选择变量>varSetvarscup98dim(cup98)[1]9541264随机森林：使用randomForest

Trancer95·2017-12-25 08:48

Deep Forest:一种深度神经网络的替代模型架构

这篇文章的主要贡献是把深层次的神经网络的原理运用到了传统的机器学习算法“randomforest”中去，并取得了和深度学习神经网络相当的效果。

guoyuhaoaaa·2017-12-16 21:23

scikit-learn 常用模型介绍及使用（下）

scikit-learn常用模型介绍及使用在上一篇文章主要介绍了机器学习中常用的模型使用方法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、bagging、randomforest、xgboost、adaboost

骄阳如火·2017-12-06 19:30

树模型系列之二：集成算法bagging和boosting的区别

树模型系列文章包括如下内容：1、决策树的原理及算法2、集成算法bagging和boosting的区别3、基于R语言的RandomForest实现方法及案例4、GBDT和xgboost的区别5、基于R语言的

邝邝的数据分析之路·2017-11-24 14:34

Sklearn-RandomForest随机森林参数及实例

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

chaochaopang0·2017-11-22 15:01

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。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的第5章和第8章）。Bagging和Boosting的概念与区别该部分主要学习自：http://www.

DASEason·2017-10-21 16:37

R---randomForest

随机森林（randomForest）是利用多棵决策树对样本数据进行训练并预测的分类器。算法预测输出的类别标签是由算法内部多棵决策树生成的标签的众数决定的。

cutwind·2017-09-07 17:29

Label Encoding & One-Hot Encoding

而且像decisiontree，randomforest和xgboost这种算法能处理好这种转换，而且相比转换前，所需要的内存空间小一点。One-Hot编码即独热编码，又称一位

Bear_Kai·2017-08-30 22:07

【转】随机森林（Random Forest）

作者：Poll的笔记博客：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html1、什么是随机森林作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomForest

JSong1122·2017-08-29 20:14

java实现随机森林RandomForest的示例代码

随机森林是由多棵树组成的分类或回归方法。主要思想来源于Bagging算法，Bagging技术思想主要是给定一弱分类器及训练集，让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由原始训练集中有放回的随机抽取，大小一般跟原始训练集相当，这样依次训练多个弱分类器，最终的分类由这些弱分类器组合，对于分类问题一般采用多数投票法，对于回归问题一般采用简单平均法。随机森林在bagging的基础上，每个弱分类器都是决策树，决策

九佾·2017-08-24 10:16

day2

在分类器的构建中很重要，可以把多个分类器组合起来，构造一个更合理的分类器比如线性回归问题，可以把多个简单模型组合在一起，可能比单个复杂的模型效果更好在线性回归问题中，经典的组合方法有很多，随机化（比如randomforest

丁丁尥料·2017-08-23 10:38

机器学习方法篇(9)------梯度提升决策树GBDT

两节介绍了决策树，由于决策树简单有效，可解释性强，因此被包装成了一些更为高效的机器学习算法，其中最为知名的就是梯度提升决策树GBDT（GradientBoostingDecisionTree）和随机森林（RandomForest

对半独白·2017-08-20 22:45

RandomForest调参，不断总结

classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators:int默认10criterion：gini”or“entropy”(default=”gini”)表示使用基尼不纯度还是信息增益来计算属性，来选择最合适的节点。max_depth：(default=None)设置树的最大深度，默认为None，直到使每一个叶节点只有一个类别，或是达到m

qq_32659887·2017-08-11 15:53

机器学习笔记(9)——随机森林算法(RandomForest,RF)

随机森林算法RandomForest1.概念随机森林算法把分类树组合成随机森林，即在变量（列）的使用和数据（行）的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。

口袋的天空Zard·2017-08-08 17:40

机器学习基础：集成学习方法应用实验（RF、GBDT）

这里，我们考察集成学习最重要的两种类型：装袋（Bagging）与提升（Boosting），从其两大算法入手：RandomForest、GBDT，基于自己生成的数据集场景和UCI数据集开展实验，对比分析算法的表现

Snoopy_Yuan·2017-07-07 21:56

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的基本原理和应用。8.用具体算法举例说明监督学习和非监督学习的区别。数学知识：1.贝叶斯全概率公式题。

ali_dongdong·2017-07-06 09:43

决策树算法（有监督学习算法）

常见的算法包括CART(ClassificationAndRegressionTree)、ID3、C4.5、随机森林(RandomForest)等。以下面一个经典的案例来说明决策

Chenyukuai6625·2017-06-24 10:12

决策树算法（有监督学习算法）

常见的算法包括CART(ClassificationAndRegressionTree)、ID3、C4.5、随机森林(RandomForest)等。以下面一个经典的案例来说明决策

Chenyukuai6625·2017-06-24 10:12

XGBoost原理

前言之前接触并实现过Adaboost和RandomForest。作为去年开始很火爆的，对结构化数据效果极佳的XGBoost，当然也需要了解一下了。

sooner高·2017-06-18 08:20

使用sklearn进行集成学习——实践

目录1RandomForest和GradientTreeBoosting参数详解2如何调参？

Goldxwang·2017-06-14 13:31

R语言使用随机森林方法对数据分类

操作导入随机森林包：library(randomForest)使用随机森林分类器处理训练数据:churn.rf=randomForest(churn~.,data=trainset,importance

Jack_丁明·2017-06-10 17:21

集成学习AdaBoost算法原理及python实现

目前集成学习方法大致分为两大类：一是序列化方法，其代表算法为Boosting，该方法个体学习器存在强依赖关系、必须串行生成（对于AdaBoost算法，反应在，权值更新上）；二是并行化方法，其代表算法为Bagging和随机森林（RandomForest

LY_ysys629·2017-06-02 11:19

Kaggle房价预测进阶版/bagging/boosting/AdaBoost/XGBoost

前期的数据处理阶段，即step1/2/3和kaggle房价预测/Ridge/RandomForest/cross_validation里面的step1/2/3没有任何不同。

youyuyixiu·2017-06-02 10:00

kaggle房价预测/Ridge/RandomForest/cross_validation

kaggle房价预测比赛官方地址实验平台：Windows1064位+sublimetext3+anaconda264位（Python2）+numpy+pandas+matplotlib+sklearnStep0：引入相关的包#coding:utf-8 #注意读取文件时，Windows系统的\\和Linux系统的/的区别 importnumpyasnp importpandasaspd impor

youyuyixiu·2017-06-02 09:00

深度学习笔记——基于传统机器学习算法（LR、SVM、GBDT、RandomForest）的句子对匹配方法

句子对匹配（SentencePairMatching）问题是NLP中非常常见的一类问题，所谓“句子对匹配”，就是说给定两个句子S1和S2，任务目标是判断这两个句子是否具备某种类型的关系。如果形式化地对这个问题定义，可以理解如下：意思是给定两个句子，需要学习一个映射函数，输入是两个句子对，经过映射函数变换，输出是任务分类标签集合中的某类标签。典型的例子就是Paraphrase任务，即要判断两个句子是

mpk_no1·2017-06-01 22:38

SPARK官方实例：两种方法实现随机森林模型（ML/MLlib）

在spark2.0以上版本中，存在两种对机器学习算法的实现库MLlib与ML，比如随机森林：org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest和org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassificationModel

O白马非马O·2017-05-31 17:24

［每日问答］模型融合的方式有哪些？

也即RandomForest的原理。2.Boosting迭代地训练BaseModel，每次根据上一个迭代中预测错误的情况修改训练样本的权重。也即GradientBoosting的原理。

七月知上·2017-05-11 16:50

使用sklearn进行机器学习—实践

使用sklearn进行机器学习—实践RandomForest和GradientTreeBoosting参数详解在sklearn.ensemble库中，我们可以找到RandomForest分类和回归的实现

伊小白·2017-05-10 09:29

RandomForest新手自学笔记（多个网站博客整理）

随机森林算法笔记（含决策树基础）本资料由多个博客整理而成，仅供学习使用。其中注明了大部分资料来源，如未注明或侵犯了您的权益请联系[email protected]下方排版较乱，请直接查看pdf。pdf文档链接：http://pan.baidu.com/s/1geFJ24j随机森林定义：用以执行回归和分类任务的多功能机器学习算法，是一种数据降维手段，用于处理缺失值、异常值以及其他数据探索中的重要步骤。

qq_29412441·2017-04-30 19:16

Bagging和RandomForest学习

其实Bagging和随机森林的思想都是可以普适性的用在其他的分类器上的，思想其实都是可以通用的，只不过有的合适有的不合适而已，决策树就是一种比较合适用Bagging和随机森林来提升的分类器之一。BaggingBootStrapAggregation：从样本中重采样(有重复的)选出n个样本，在所有的属性上，对这n个样本建立分类器(ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等)。重复上述

勿在浮沙筑高台LS·2017-04-11 10:16

机器学习算法总结--提升方法

参考自：《统计学习方法》浅谈机器学习基础（上）Ensemblelearning:Bagging,RandomForest,Boosting简介提升方法(boosting)是一种常用的统计学习方法，在分类问题中

spearhead_cai·2017-02-22 20:14

Sklearn-RandomForest随机森林

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

Cherzhoucheer·2017-02-10 16:42

Sklearn-RandomForest随机森林

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

Cherzhoucheer·2017-02-10 16:42

利用sklearn进行集成学习之调参

转自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html目录1RandomForest和GradientTreeBoosting参数详解2如何调参？

Cherzhoucheer·2017-02-09 14:00

利用sklearn进行集成学习之调参

转自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html目录1RandomForest和GradientTreeBoosting参数详解2如何调参？

Cherzhoucheer·2017-02-09 14:00

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