library(randomForest)
data(iris)
set.seed(100)
ind<-sample(2,nrow(iris),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3))#对数据分成两部分，70%训练数据，30%检测数据/
traindata<-iris[ind==1,]
testdata<-iris[ind==2,]
iris.rf=randomForest(Species~.,iris[ind==1,],ntree=5..
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2015-06-02 15:31:50
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The Analytics Edge的中文名称应该叫做《数据分析的极限》，来自MITx。这门课最大的特点就是通过各种应用，介绍机器学习和优化的方法，使用的是统计学专用的语言R，所介绍的方法都是最经典的算法。机器学习中，监督学习的算法介绍了线性回归、逻辑回归、决策树与随机森林，非监督学习的算法介绍了分...
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2015-05-29 23:02:46
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本文目的 当前spark（1.3版）随机森林实现，没有包括OOB错误评估和变量权重计算。而这两个功能在实际工作中比较常用。OOB错误评估可以代替交叉检验，评估模型整体结果，避免交叉检验带来的计算开销。现在的数据集，变量动辄成百上千，变量权重有助于变量过滤，去掉无用变量，提高计算效率，同时也可以帮助理...
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2015-05-28 21:12:19
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社交网络可以用来描述现实社会中的实际网络，它包括人与人之间的社会关系，物种之间的捕食关系，科学研究中的合作关系等。大量研究已经表明在真实世界中各种不同社交网络具有许多共同的结构特征，例如小世界性质、无标度性、社团结构等。
目前，社团发现算法已比较成熟，具体的算法有：GN算法、谱平算法、Kernighan-Lin算法等。
社团划分方法也有很多。
以下是...
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2015-05-13 10:45:38
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前言 最近阅读了spark mllib（版本：spark 1.3）中Random Forest的实现，发现在分布式的数据结构上实现迭代算法时，有些地方与单机环境不一样。单机上一些直观的操作（递归），在分布式数据上，必须进行优化，否则I/O（网络，磁盘）会消耗大量时间。本文整理spark随机森林实现中...
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2015-05-03 14:37:06
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引言 之前了解到决策树在选择最好的特征进行数据集的划分就说到这种方法可以用来进行特征选择，然后看了breiman主页上相关的介绍，觉得这不愧是权威啊，不愧是随机森林算法的提出者，讲的很清楚，网址如下 http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForest...
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2015-04-28 22:32:08
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引言 随机森林在机器学习实战中没有讲到，我是从伯克利大学的一个叫breiman的主页中看到相关的资料，这个breiman好像是随机森林算法的提出者，网址如下 http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm 随机森林算法简...
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2015-04-28 20:54:09
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Introduction to Random forest（Simplified）With increase in computational power, we can now choose algorithms which perform very intensive calculations....
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2015-04-28 17:39:58
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机器学习(Machine Learning)&深入学习(Deep Learning)资料?《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Lear.....
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2015-04-27 14:56:05
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《Brief History of Machine Learning》
介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning.
《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》
介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深...
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2015-04-23 15:42:56
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