randomForest

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

随机森林算法小结

随机森林算法1.随机森林原理介绍RandomForest是ensemblelearning(集成学习？)
JasonCcccc·2017-01-12 10:39

决策树、ID3、C4.5以及CART算法小结

虽然将多棵弱决策树的Bagging、RandomForest、Boosting等treeensemble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
JasonCcccc·2017-01-02 19:52

机器学习在金融大数据风险建模中的应用

本文在传统风险模型体系的基础上，嫁接逻辑回归和决策树模型建立T-L模型，并结合RandomForest模型完善模型结构。采用T-L核模型替代RF模型中的传统决策树模型，将RF模型和
Mikefei007·2016-12-27 11:00

scikit-learn随机森林调参小结

在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(RandomForest,以下简称RF）的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。
刘建平Pinard·2016-12-11 21:00

Spark MLlib RandomForest（随机森林）建模与预测

，而我们之前没有已经打上异常不异常标签的样本，所以对原始数据进行清洗、特征工程、降维后用Mahout/R做的聚类，打上了标签，本来打算继续用Mahout/R做分类，Mahout太慢，而用R实现KNN、RandomForest
光于前裕于后·2016-11-21 12:57

Spark MLlib RandomForest（随机森林）建模与预测

，而我们之前没有已经打上异常不异常标签的样本，所以对原始数据进行清洗、特征工程、降维后用Mahout/R做的聚类，打上了标签，本来打算继续用Mahout/R做分类，Mahout太慢，而用R实现KNN、RandomForest
光于前裕于后·2016-11-21 12:57

Opencv决策树分类器应用

在机器学习中，决策树是最基础且应用最广泛的归纳推理算法之一，基于决策树算法，衍生出很多出色的集成算法，如randomforest、adaboost、gradienttreeboostiong等。
-牧野-·2016-11-04 00:51

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
yinxingtianxia·2016-11-02 10:00

面试基础知识准备

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。
zijingping·2016-10-17 21:48

机器学习之五：随机森林算法及其Python实现

1、原理分析随机森林：(RandomForest,RF)利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器。随机森林属于集成学习方法，即通过建立几个模型组合来解决单一预测问题。
soaringlee_fighting·2016-09-23 19:35

Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features

感觉3000FPS在ESR上的最大改动就是将手动设计的Shape-indexedfeatures，再通过RandomForest生成新的特征，扩大了特征的数量。
Leo_812·2016-09-14 15:28

目标检测（二）--Hough Forests for Object Detection

下面这张图阐释了检测原理HoughForests(HF)分类器是RandomForest
Eason.wxd·2016-08-24 09:00

机器学习资料整理，收藏了不后悔!

在我的数据集上GTB的performance比RandomForest要稍微强一点，整个experiment做完之后，有许多东西都来不及及时整理，很多都遗忘了。
csshuke·2016-08-16 14:46

机器学习-随机森林

OpenCV包含随机森林(randomforest)类，随机森林可以通过收集很多树的子节点对各个类别的投票，然后选择获得最多投票的类别作为判断结果。
cshilin·2016-08-10 21:09

常用聚类算法

LogisticRegression,LR)决策树（DecisionTree,DT）支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）LR算法FM算法:FM主要用SVDFeature；随机森林（RandomForest
aoeace·2016-08-05 14:41

bootstrap, boosting, bagging 几种方法的区别与联系

==================================这两天在看关于boosting算法时，看到一篇不错的文章讲bootstrap,jackknife,bagging,boosting,randomforest
海涛anywn·2016-07-28 20:21

xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度？

但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深
lxinbit·2016-07-14 22:04

大数据分析经验总结

2.一般地，Ensemble方法包括RandomForest和AdaBoost、SVM、LogisticRegression分类准确率最高。3.没有一种方法可以应对所有问题。
Shadow_mi·2016-07-01 17:13

ML---集成算法（随机森林，Adaboost）

集合方式有bagging,如randomforest，Boosting（比如Adaboost,GBDT
Chem0527·2016-06-29 17:22

ImageNet和CNN怎样帮助医学图像的识别

在典型的图像分类和识别问题中，通常有两个重要的步骤，一个是特征提取，常见的有GLCM,HOG,LBP,HaarWavelet,一个是分类器，例如SVM,RandomForest,NeuronNetwork
萌面女xia·2016-06-27 17:14

kaggle 入门 rossmann randomForest

预测给定日期的销量特征：对train和test数据：Open为空的都默认为1从日期中提取DayMonthStateHoliday除了0为0外，其他都变为1对store数据：StoreType/Assortment变哑变量CompetitionDistance填充0/标准化CompetitionOpenSinceYear填充0/更改然后将train&test分别与store合并代码：数据处理：tra
onepiecehuiyu·2016-06-10 22:00

Jackknife，Bootstrap, Bagging, Boosting, AdaBoost, RandomForest 和 Gradient Boosting的区别

Bootstraping: 名字来自成语“pullupbyyourownbootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下：（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。（3）重复上述N次（一般
shenxiaoming77·2016-05-30 23:00

Spark中组件Mllib的学习35之随机森林（entropy）进行分类

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningSpark中组件Mllib的学习之分类篇1解释随机森林：RandomForest大概思想就是生成多个决策树，
KeepLearningBigData·2016-05-25 15:15

随机森林、EM、HMM、LDA

随机森林（RandomForest）是一种分类和回归算法，它包含了多个决策树，形成一个森林，随机森林的类别是所有决策树分类回归结果的众数决定。
qq_23617681·2016-05-23 16:07

在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的RandomForest进行手写数字识别

昨天我使用SparkMLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。
LXYTSOS·2016-05-12 20:43

在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的RandomForest进行手写数字识别

昨天我使用SparkMLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。
LXYTSOS·2016-05-12 20:00

在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的RandomForest进行手写数字识别

昨天我使用SparkMLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。
LXYTSOS·2016-05-12 20:00

机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting

如果有问题，请联系[email protected] 前言：   本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器，可能会使用RandomForest
u011534057·2016-05-07 17:00

机器学习十大算法系列（一）——逻辑回归

LogisticRegression)3.决策树(DecisionTree)4.支持向量机（SVM）5.朴素贝叶斯(NaiveBayes)6.K邻近算法（KNN）7.K-均值算法（K-means）8.随机森林(RandomForest
u010402786·2016-05-04 10:00

R 中这些常用的包你知道多少?

朴素贝叶斯分类器等函数(142479downloads)rpart递归分割和回归树.(135390)igraph网络分析工具集.(122930)nnet前馈神经网络和多项对数线性模型.(108298)randomForest
Er8cJiang·2016-04-19 12:26

霍夫森林(Hough Forest)目标检测算法

HoughForest听上去像hough变换+RandomForest的结合体，其实，不完全是这样的。它更像是decisionforest和regressionfo
u012700322·2016-04-03 15:00

MATLAB – TreeBagger example

InMATLAB,DecisionForestsgoundertheratherdeceivingnameofTreeBagger.随机森林分类器（RandomForest）B=TreeBagger(nTree
jiandanjinxin·2016-03-29 10:00

ImageNet和CNN可以帮助医学图像的识别吗?

在典型的图像分类和识别问题中，通常有两个重要的步骤，一个是特征提取，常见的有GLCM,HOG,LBP,HaarWavelet,一个是分类器，例如SVM,RandomForest,NeuronNetwork
taigw·2016-03-08 00:00

多分类问题中，实现不同分类区域颜色填充的MATLAB代码（demo：Random Forest）

今天在研究RandomForest时，找到了下面的demo的MATLAB代码，该代码很好的实现了各分类区域的颜色
华东博客·2016-03-06 19:00

【机器学习】随机森林RF

 随机森林（RF,RandomForest）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。
zhoubl668·2016-02-25 20:00

大数据项目2：内存受限的大数据预测模型

内存受限的大数据预测模型junjun2016年2月15日Rmarkdown脚本及数据集：http://pan.baidu.com/s/1bogaFrp一、项目简介：回归树用于分类预测1、项目集数据介绍使用randomForest
qq_16365849·2016-02-16 11:00

从背景差分到深度学习方法的目标检测与前背景分离

在这种情况下检测目标有两类方法，第一类方法是用目标的先验知识训练一堆弱分类器，然后这些弱分类器一起投票来检测目标，如boosting,randomforest都是这个思路，大家熟知
u010402786·2016-01-27 19:00

机器学习方法（六）：随机森林Random Forest，bagging

随机森林randomforest算法，本质上
xbinworld·2016-01-03 21:00

todo list

从均匀分布得其他概率分布；梯度下降综述IT公司面试笔试为什么在神经网络里面feature需要standardize而不是直接扔进去对RandomForest需要做Cross-Validatation来避免
lanchunhui·2015-12-03 10:00

Bagging和Boosting的对比：

Bagging和Boosting的对比：集成学习，多个弱学习器的结合得到强学习器两种方法：baggingboostingBagging(randomforest):采用重复随机的采样，随机子样本集or子特征集
Rachel-chen·2015-11-24 21:22

python中的几种集成分类器

bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier)     对随机选取的子样本集分别建立基本分类器，然后投票决定最终的分类结果 2.RandomForest
·2015-11-11 17:19

Mahout随机森林算法--分类无标签数据

开发环境：IntellijIDEA14、Maven3.2、JDK1.7、Hadoop2.6、mahout0.10源码下载及运行参考：https://github.com/fansy1990/randomforest_classify
fansy1990·2015-11-02 23:00

随机森林

RandomForest(s)，随机森林，又叫RandomTrees[2][3]，是一种由多棵决策树组合而成的联合预测模型，天然可以作为快速且有效的多类分类模型。
AllyLi0022·2015-10-28 17:14

随机森林

RandomForest(s)，随机森林，又叫RandomTrees[2][3]，是一种由多棵决策树组合而成的联合预测模型，天然可以作为快速且有效的多类分类模型。
Allyli0022·2015-10-28 17:00

找找3

滤波器原理Graph-cut的基本原理和应用常用的分类器有哪些并简述其原理简述SVMGMMSIFTSURF和LDAPCA的基本原理简述监督学习和非监督学习的区别并举例说明常用的颜色空间有哪些各有什么特征RandomForest
Allyli0022·2015-10-28 09:00

找找2

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。
Allyli0022·2015-10-28 09:00

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。
Allyli0022·2015-10-28 08:00

hough forest目标检测原理

上提出霍夫森林的文章——Class-SpecificHoughForestsforObjectDetection关于hough变换，请看我之前的一篇博客Hough直线检测关于随机森林，请看我的另一篇博客RandomForest
u014568921·2015-10-27 23:00

RandomForest随机森林总结

1.随机森林原理介绍 随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树
·2015-10-27 15:15
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