u011725208的博客

随机森林回归 阅读目录 前言 框架流程 性能制约 重要参数 构建随机森林模型 使用随机森林进行变量筛选 使用随机森林绘制MDS二维图 小结 回到顶部 前言        随机森林非常像《机器学习实践》里面提到过的那个AdaBoost算法，但区别在于它没有迭代，还有就是森林里的树长度不限制。        因为它是没有迭代过程的，不像AdaBoost那样需要迭代，不断更新每个...

引言： 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。 目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高...