1.随机森林原理介绍随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使...
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2014-07-28 02:52:49
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ContentsIntroductionOverviewFeatures of random forestsRemarksHow Random Forests workThe oob error estimateVariable importanceGini importanceInteractio...
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2014-07-26 01:14:06
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ContentsIntroductionStandard control optionsLine 1: Describe dataLine 2: Set run optionsLine 3: Set importance optionsLine 4: Set proximity computatio...
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2014-07-26 01:13:56
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Human Action Recognition Using APJ3D and Random
Forests方法概述：First, we extract the 3D skeletal jointlocations from depth images.
The APJ3D computed fro...
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2014-05-19 14:59:47
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总体理解Random
Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行分类。随机森林算法只需要两个参数：构建的决策树的个数t，在决策树的每个节点进行分裂时需要考虑的输入特征的个数m。1.
单棵决策树的构建： （1）令N为训练样例的个数，则单棵决策树的输入样例的个...
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2014-05-19 13:28:18
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