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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Kaggle搞起来Kaggle比赛多依靠机器来自动处理，机器学习几乎是必须要的技能。开始搞Kaggle需要的机器学习技能并不深入，只是需要对于机器学习的常见几个方法有基本了解即可，比如说对于一个问题，你可以认识到它是个classification的问题啊还是regression的问题啊，为什么机器可以根据你输入的一个矩阵来算出来分类结果啊。
其实有时候真的在于是不是愿意踏出那一步，一旦踏出了那一步...
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2015-04-19 11:37:44
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随机森林和GBTs都是集成学习算法，它们通过集成多棵决策树来实现强分类器。
集成学习方法就是基于其他的机器学习算法，并把它们有效的组合起来的一种机器学习算法。组合产生的算法相比其中任何一种算法模型更强大、准确。
随机森林和梯度提升树(GBTs)。两者之间主要差别在于每棵树训练的顺序。
随机森林通过对数据随机采样来单独训练每一棵树。这种随机性也使得模型相对于单决策树更健壮，...
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2015-04-13 22:59:00
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报错信息 ：
java.lang.IllegalArgumentException: GiniAggregator given label 2.0 but requires label
在用mllib做分类，当用到一些分类算法时，常常需要加入基尼系数。
程序代码：RandomForest.trainClassifier(validData,2,Map[In...
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2015-04-09 21:54:31
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在Mahout实现的机器学习算法见下表算法类算法名中文名分类算法Logistic Regression逻辑回归Bayesian贝叶斯SVM支持向量机Perceptron感知器算法Neural Network神经网络Random Forests随机森林Restricted Boltzmann Mach...
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2015-04-02 01:16:53
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比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。《机器学习经典论文/survey合集》介绍：看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有很多经典的机器学习论文值得仔细与反复的阅读。《Brief History of Mac...
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2015-03-31 23:53:16
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参考文献：http://www.zilhua.com/629.html
http://www.tuicool.com/articles/JvMJve
http://blog.sina.com.cn/s/blog_573085f70101ivj5.html
我的数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
我的算法库：https...
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2015-03-31 09:15:44
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