在机器学习这个领域，尤其是做多媒体（声音、图像、视频）相关的机器学习方法研究，会涉及很多特征、分类模型（分类任务）的选择。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、CNN、RNN等。而往往单特征、单模型很难取得理想的性能（perfor
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2018-08-09 15:40:32
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在scikit-learn中，RandomForest的分类器是RandomForestClassifier，回归器是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。 一、Bagging框架的参数： 1. n_ ...
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2018-07-02 19:23:16
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1、集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法，参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大。集成算法本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起。集成算法可以分为同质集成和异质集成，同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类 ...
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2018-06-30 15:25:58
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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 ...
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2018-03-11 17:34:11
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install.packages("randomForest")#安装R包 library(party)#输入数据 library(randomForest)#引入分析包 output.forest <- randomForest(nativeSpeaker ~ age + shoeSize + s ...
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2018-02-26 17:36:19
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randomForest 包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能；我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用 首先安装这个R包 安装成功后，首先运行一下example 通过查看函数的帮助文档，可以看到对应的example 代码很简单，全部的功能都封装在 randomForest 这个R包 ...
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2017-08-14 16:25:58
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问题： 用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了。但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高。用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解，因为它是用bagging的方法把Deci ...
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2017-07-16 18:20:18
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现在现将随机森林的学习的大纲进行列举： 1.决策树的算法： ID3，C4.5，CART,bagging,GBDT,RandomForest. 2.RandomForest的原理： 在m个样本中，有放回的随机抽取m个样本，作为训练集。将在n个特征中抽取k(k<n)个特征来构建决策树，通过构建T棵决策树 ...
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2016-12-04 23:29:09
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决策树意义： 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if_then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序、无规则的样本数据（概念）中推理出决策树表示形式的分类规则.假设这里的样本数据应该能够用“属性—结论”.决策树学 ...
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2016-10-10 23:27:32
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#################################Weka-J48(C4.5)################################# ##############################R语言：C4.5############################### ...
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2016-10-10 20:54:34
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