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搜索关键字:随机森林    ( 358个结果
随机森林
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。 随机森林构建 编辑 决策树相当于一个大师,通过自己在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类。但是俗话说得好,一个诸葛亮,玩不过三个臭皮匠。随机森林就是希望构建多个臭皮匠,希望最终的分类效果能够超过 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-10 21:49:47    阅读次数:347
随机森林
参考:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html “其实从直观角度来解释,每棵决策树都是一个分类器(假设现在针对的是分类问题),那么对于一个输入样本,N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果,将投票次数最多的类别指定为最终的输出, ...
分类:其他好文   时间:2018-04-07 15:00:04    阅读次数:131
Kaggle项目泰坦尼克号预测生存情况(上)-------数据预处理
假期闲着无聊,做了一下Kaggle练手的项目--预测泰坦尼克号乘客的存活情况。对于一些函数和算法,刚开始也是懵懵懂懂的,但通过自己查资料,还是明白了许多,我会把参考资料的网址放在需要查看的地方。 我们的整个流程如下: ①数据预处理:数据清洗、可视化、标签化 ②分割训练数据 ③随机森林分类器及其参数调 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-07 11:15:37    阅读次数:1775
TF.learn学习
官网地址:https://www.tensorflow.org/versions/r1.1/get_started/tflearn 1.代码例子 实现自定义的Estimator 使用DNNClassifier解决鸢尾花分类问题 使用FtrlOptimizer优化器 使用随机森林解决鸢尾花分类问题 使 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-06 22:36:17    阅读次数:220
随机森林和决策树调参
随机森林 随机森林的“随机”体现在两个部分: 使用boostrap随机抽样(通俗点说就是有放回的随机抽样),假设原先数据集有N个样本,每次仍然抽出来N个样本,进行M次抽样,组成M个数据集(也就是抽M次,每次抽N个),每个单独的数据集都用来训练一颗单独的决策树T 选取特征进行分裂的时候,随机选取 k ...
分类:其他好文   时间:2018-04-04 12:45:26    阅读次数:493
机器学习知识点查漏补缺(随机森林和extraTrees)
随机森林 对数据样本及特征随机抽取,进行多个决策树训练,防止过拟合,提高泛化能力 <!--5f39ae17-8c62-4a45-bc43-b32064c9388a:W3siYmxvY2tUeXBlIjoicGFyYWdyYXBoIiwic3R5bGVzIjp7ImFsaWduIjoibGVmdCIs ...
分类:其他好文   时间:2018-04-01 16:04:17    阅读次数:5176
最大熵模型资料
最大熵模型与GIS ,IIS算法 CSDN博客 http://blog.csdn.net/u014688145/article/details/55003910 Adaboost 算法的原理与推导 CSDN博客 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/detail ...
分类:其他好文   时间:2018-03-21 11:45:49    阅读次数:223
机器学习——随机森林
基础概念 随机森林是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树,并且每一棵决策树之间没有关联。也可说随机森林是决策树的组合模型,其中决策树的组合形式采用的是bagging的方式。 Bagging和Boosting(补充理解) Bagging方法: 从整体样本集合中,抽取n(n ...
分类:其他好文   时间:2018-03-13 23:56:22    阅读次数:356
初始决策树与随机森林
本文将介绍如何使用party包,rpart包及randomForest包来建立预测模型。 首先,我们将使用party包来建立决策树,并用决策树用于分类。其次,利用randomForest包来训练随机森林模型。 最后学习使用rpart包来建立决策树。 所使用的数据集为R中自带的iris数据集 使用pa ...
分类:其他好文   时间:2018-03-11 17:34:11    阅读次数:252
逻辑回归--数据独热编码+数据结果可视化
结果: ...
分类:其他好文   时间:2018-03-10 20:32:44    阅读次数:1503
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