结果： 原文：https://blog.csdn.net/luoganttcc/article/details/80618336 PySpark 分类模型训练 参考： https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/51792097 ...
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2018-11-30 21:48:25
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**本文转自https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.html** </font> <br><br> <p>首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到 ...
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2018-11-19 22:40:16
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"1. 集成学习（Ensemble Learning）原理" "2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging" "3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）" "4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost ...
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2018-11-17 20:45:18
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"1. 集成学习（Ensemble Learning）原理" "2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging" "3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）" "4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost ...
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2018-11-17 13:19:41
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1. 前言 相信看了之前关于集成学习的介绍，大家对集成学习有了一定的了解。本文在给大家介绍下远近闻名的随机森林（RF）算法。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 2. 随机森林原理 随机森林是Bagging ...
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2018-11-16 18:50:02
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目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索，而常见的搜索方法有Grid Search、Random Search以及贝叶斯优化搜索。前两者很好理解，这里不会详细介绍。本文将主要解释什么是体统(沉迷延禧攻略2333)，不对应该解释到底什么 ...
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2018-10-28 20:51:20
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随机森林 个体与集成 通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率，这些技术称为组合（ensemble）或者分类器组合（classifier combination）方法。组合方法由训练数据构建一组基分类器（base classifier）,然后通过对每个基分类器的预测进行投票来进行分类。 考虑一个简单... ...
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2018-10-26 22:16:05
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自助采样包含训练集里63.2%的样本? 在学习随机森林的时候，经常会看到这么一句话“ 自助采样法给bagging带来的好处就是:由于每个学习器只是使用了% 63.2 的数据,剩下的约%36.8的样本可以用作验证集来对泛化性能进行“包外估计”。 “ 那么这个63.2%是怎么来的呢？假设我们有n个样本， ...
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2018-10-25 14:03:12
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理论： 从样本集（N个数据点）选出n个样本（有放回）建立分类器 重复m次，获得m个分类器 过程： 1. 样本的随机：从N个数据点中随机选择n个样本 2. 属性的随机：从所有属性中随机选择k个属性 3. 重复m次，，建立m颗决策树 4. m棵决策树形成随机森林，投票决定结果 参数： n_estimat ...
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2018-10-25 12:04:15
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【火炉炼AI】机器学习051 视觉词袋模型+极端随机森林建立图像分类器 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 视觉词袋模型（Bag Of Visual Words，BOVW）来源 ...
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2018-10-23 23:10:00
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