校招在即，准备准备一些面试可能会用到的东西吧。希望这次面试不会被挂。 基本概念 说到机器学习模型的误差，主要就是bias和variance。 Bias：如果一个模型的训练错误大，然后验证错误和训练错误都很大，那么这个模型就是高bias。可能是因为欠拟合，也可能是因为模型是弱分类器。 Variance ...
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2020-06-24 19:43:11
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SmartbiMining通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。SmartbiMining算法丰富，而且可扩展SmartbiMining数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝
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2020-06-19 16:04:38
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作者|PRATEEK JOSHI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 决策树与随机森林的简单类比 让我们从一个思维实验开始，它将说明决策树和随机森林模型之间的区别。 假设银行必须为客户批准一笔小额贷款，而银行需要迅速做出决定。银行检查此人的信用记录和财务状况，发现他们还没有偿还旧贷款 ...
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2020-06-18 21:24:08
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一、随机森林算法简介： 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。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin ...
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2020-06-18 10:24:12
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RandomForestRegressor class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor (n_estimators=’warn’, criterion=’mse’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_sam ...
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2020-06-02 19:17:09
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RandomForestClassi?er class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_sam ...
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2020-06-02 17:18:35
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一、所有算法归结成四种算法 分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有：SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林），常见的应用有：垃圾邮件识别、图像识别。 回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有：SVR（支持向量机）、 ri ...
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2020-05-31 10:49:08
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1.简介 随机森林和GBDT都属于集成学习。 集成学习可分为两大类：bagging和boosting； 随机森林（RF） ∈ bagging GBDT ∈ boosting 2.随机森林：由多个决策树组成的一个集成学习算法，可用于分类和回归（分类效果好于回归），最终结果采用投票制得出。 数据集处理： ...
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2020-05-21 00:19:26
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作者：若晨 Date：2020-05-14 来源：三维点云深度学习与语义理解方法及关键技术 这一次给大家带来在自动驾驶中关于三维点云的深度学习方法应用、三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍。 1.三维点云深度学习 在深度学习引入前，传统方法大多使用人工设计的特征[26-29] 以及随机森林( ...
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2020-05-14 10:48:49
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bagging(随机森林)和boosting(关注偏差，adaboost,xgboost,GBDT) ...
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2020-05-06 11:55:00
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