ML06-随机森林

最新推荐文章于 2019-04-03 19:42:14 发布
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#机器学习

本文探讨了随机森林与决策树的关系，介绍了随机森林如何通过引入随机性和民主决策机制来防止过拟合，确保分类准确。随机森林是一种强大的机器学习算法，它通过组合多个决策树的预测结果来提高模型的稳定性和准确性。

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随机森林与决策树有着千丝万缕的联系，随机森林的思想包含了一种采用随机性来对抗过拟合，采用少数服从多数的一种思路，来民主决策确定分类。

随机森林的参考文章：

  1. https://blog.youkuaiyun.com/mao_xiao_feng/article/details/52728164 对于随机森林的通俗理解
当小样本遇上机器学习 fewshot learning
mao_feng的博客
12-30 10万+
引言深度学习(deeplearning)已经广泛应用于各个领域，解决各类问题，例如在图像分类问题下，如图1，区分这10类目标的准确率目前可以轻松做到94%。然而，deeplearning是一种datahungry的技术，需要大量的标注样本才能发挥作用。图1 现实世界中，有很多问题是没有这么多的标注数据的，获取标注数据的成本也非常大，例如在医疗领域、安全领域等。因此，我们现在讨论的是...
ML06_2_LinearRegression_diabetes.ipynb
10-30
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第九篇：随机森林(Random Forest)
weixin_34067049的博客
05-20 296
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，不断更新每个样本以及子分类器的权重。因此模型相对简单点，不容易出现过拟合。        下面先来讲讲它的具体框架流程。 框架流程                随机森林可以...
利用随机森林对特征重要性进行评估
空字符
07-22 1万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/zjuPeco/article/details/77371645?locationNum=7&fps=1#commentsedit 我们知道，随机森林大致可以看成是从生成的多个决策树种挑选最优的那一棵。所以在训练的过程中就会按照不同特征维度的先后划分方式来建立决策树。因此，最优那棵树所对应的特征划分顺序也就代表着特征的重要程度。 看例...
CVPR 2018 最前沿：让神经网络学习比较来实现少样本学习
qq_35240555的博客
04-21 6010
基于 CVPR 2018录用论文《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》的独家解读稿件1. 前言相信每一位研究深度学习的朋友都明白，深度学习能够在这几年取得如此爆炸式的发展，除了算法本身的改进与创新，最关键的因素就是拥有海量的数据和强大的计算资源。那么，我们很自然的会问：没有海量数据怎么办？现实生活中有很多问题并没有...
【深度学习】论文导读：无监督域适应（Deep Transfer Network: Unsupervised Domain Adaptation）
xf__mao的博客
01-14 2万+
一、Domain adaptation 在开始介绍之前，首先我们需要知道Domain adaptation的概念。Domain adaptation，我在标题上把它称之为域适应，但是在文中我没有再翻译它，而是保持它的英文原意，这也有助于我们更好的理解它的概念。 Domain adaptation的目标是在某一个训练集上训练的模型，可以应用到另一个相关但不相同的测试集上。 对这个问题列
NG-Exercise2 Linear Regression
05-18
线性回归是一种广泛应用的统计分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系，特别是连续变量之间的关系。在这个"NG-Exercise2 Linear Regression"中，我们将会深入探讨如何在MATLAB环境中实现线性回归模型。...
AIX5.3上安装Oracle10g
11-08
- 操作系统：AIX 5.3 ML06。 - 操作系统位数：64 位。 3. **已安装的软件包**： - 必须确保安装了以下软件包：`bos.adt.base`、`bos.adt.lib`、`bos.adt.libm`、`bos.perf.perfstat`、`bos.perf.libperfstat`、`...
IBM TSM 6.2 AIX 5.3安装及配置教程
首先，文档介绍了实施环境，包括11台小型机（如P590、P570、P560Q等），操作系统为AIX 5.3 ML06，每个节点都扮演着TSMBAClient和APIClient的角色，确保网络通信的顺畅。其中，TSM服务器（10.0.17.253）作为关键节点...
ORACLE RAC安装文档 FOR AIX
03-05
- **AIX**：版本 5.3 ML06 GPFS 是 IBM 的共享文件系统（集群文件系统），用于存储 Oracle Clusterware 文件（OCR 和 Vote）以及 Oracle 数据库文件。在部署时，认证的 GPFS 版本为 2.3，但现已支持 GPFS 3.1 与 ...
小样本学习(one/few-shot learning)
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朴素.无恙的博客
04-03 6万+
原文：https://blog.youkuaiyun.com/mao_feng/article/details/78939864 原博地址：https://blog.youkuaiyun.com/xhw205/article/details/79491649 小样本学习 来源：我们人类是具有快速从少量（单）样本中快速学习能力的，其实在我们学习的过程中，人类的大脑将对象和类别组成有用的信息将之分类。 首先需要声明的是，小样...
小样本学习遇上机器学习--------随笔记录
hx14301009的博客
03-30 2万+
本文转载自maofeng大神写的很好的概述https://blog.youkuaiyun.com/mao_feng/article/details/78939864#comments     深度学习(deep learning)已经广泛应用于各个领域，解决各类问题，例如在图像分类问题上，如图1，区分这10类目标的准确率目前可以轻松做到94%。然而，deep learning是一种data hungry...
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06-25 8480
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数据挖掘分析，最重要的是能够将数据转化为非专业人士也能够清除理解的有意义的见解。 四类分析方法 数据挖掘分析，可以被分为四类核心方法： 描述型分析：发生了什么？ 是最常见的数据分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如：每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获得大量的客户数据。 了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效...
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拾人牙慧
10-12 316
基本含义： 将具有相似特性的数据点，分到同一个簇内，使得同簇之内的数据相较于簇外的数据更加的相似。 关键计算： 相似度度量的方法。计算同簇之内数据点之间的相似度，计算不同簇之间的相似度。 计算距离/相似度有很多的方法，在K均值聚类方法中，经常使用的是欧氏距离。 K均值聚类的目标是使得总体群内方差最小或者平方误差最小。 聚类步骤： 在数据中，随机生成K个初始均值 通过关联每个观测值到最近的均值，...
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