笔记-Bagging与随机森林

本文介绍了集成学习中的两种方法:bagging与boosting。重点阐述了bagging的工作原理及其实现方式——随机森林算法,并指出其在数据挖掘竞赛中的广泛应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

集成学习中有两类方法,bagging和boosting。bagging使用众多弱学习器进行并行拟合,不同的学习器之间取长补短,能达到甚至超越强学习器的效果。bagging的有效实现是随机森林算法,也是在数据挖掘比赛中常使用的基础方法。参考链接如下:

Bagging与随机森林算法原理小结 - 刘建平Pinard - 博客园

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值