zkf541076398的博客

一、机器学习：问题设定通常，一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属性。如果每一个样本不仅仅是一个单独的数字，比如一个多维的实例（multivariate data），也就是说有着多个属性特征我们可以把学习问题分成如下的几个大类：（1）有监督学习数据带有我们要预测的属性。这种问题主要有如下几种：①分类样例属于两类或多类，我们想要从已经带有标签的数据学习以预测未带标签的数据。识别手写...

转自：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF）的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项，以及和GBDT调参的异同点。1. scikit-learn随机森林类库概述