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具有贝叶斯优化的XGBoost和<font color=随机森林" class="wztu">

具有贝叶斯优化的XGBoost和随机森林
2019-09-28
作者 | Edwin Lisowski 编译 | CDA数据分析师 XGBoost and Random Forest with Bayesian Optimisation 在这篇文章中,我们将介绍带有贝叶斯优化算法的两种流行的算法即XGBoost和随机 ...

机器学习之<font color=随机森林(三)" class="wztu">

机器学习之随机森林(三)
2019-02-20
随机森林在机器学习中是一个十分重要的算法,大家可能对机器学习感到很陌生,但是大家一定不会对人工智能感到陌生。而机器学习是人工智能中是一个十分重要的内容,而随机森林又是机器学习中的内容。由此 ...

机器学习之<font color=随机森林(二)" class="wztu">

机器学习之随机森林(二)
2019-02-20
在上一篇文章中我们简单给大家介绍了关于机器学习的知识,顺便也讲了讲机器学习误差的原因。其实不管是什么算法都是有方差和偏差存在的。在理想情况下,机器学习的误差就会小的很多。随机森林是可以减少 ...

机器学习之<font color=随机森林(一)" class="wztu">

机器学习之随机森林(一)
2019-02-20
如果大家想学人工智能的话,那么就一定不能够忽视有关机器学习的内容。这时候就会有人问,什么是机器学习?所谓机器学习就是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论等多门学科。机器学习是专门 ...

决策树、<font color=随机森林简单原理和实现" class="wztu">

决策树、随机森林简单原理和实现
2018-06-16
决策树、随机森林简单原理和实现 一:概念 决策树(Decision Tree)是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点:1)决策树模型可以读性好 ...

R语言︱决策树族——<font color=随机森林算法" class="wztu">

R语言︱决策树族——随机森林算法
2018-06-15
R语言︱决策树族——随机森林算法 一、随机森林理论介绍 1.1 优缺点 优点。 (1)不必担心过度拟合; (2)适用于数据集中存在大量未知特征; (3)能够估计哪个特征在分类中更重要; (4)具有很好的抗噪声能力; (5) ...

Python决策树和<font color=随机森林算法实例详解" class="wztu">

Python决策树和随机森林算法实例详解
2018-02-10
Python决策树和随机森林算法实例详解 本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树和随机森林都是常用的分类算法,它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似,人们常常 ...

R语言使用<font color=随机森林方法对数据分类" class="wztu">

R语言使用随机森林方法对数据分类
2018-01-19
R语言使用随机森林方法对数据分类 说明 随机森林是另一类可用的集成学习方法,该算法在训练过程中将产生多棵决策树,每棵决策树会根据输入数据集产生相应的预测输出,算法采用投票机制选择类别众数做为预测 ...

用Python实现<font color=随机森林算法的示例" class="wztu">

用Python实现随机森林算法的示例
2017-09-08
用Python实现随机森林算法的示例 这篇文章主要介绍了用Python实现随机森林算法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结 ...

R语言<font color=随机森林" class="wztu">

R语言随机森林
2017-07-01
R语言随机森林 在随机森林做法是由大量的决策树来创建的。每个观察被送入每一个决定树。对于每个观测的最常见的结果被用作最终的输出。一个新的观察被送入所有树,并采取多数表决每个分类模型。 错误估算出 ...

R语言分类算法之<font color=随机森林" class="wztu">

R语言分类算法之随机森林
2017-05-29
R语言分类算法之随机森林 1.原理分析: 随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合,然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随 ...

数据挖掘算法(logistic回归,<font color=随机森林,GBDT和xgboost)" class="wztu">

数据挖掘算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost)
2017-05-04
数据挖掘算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost) 面网易数据挖掘工程师岗位,第一次面数据挖掘的岗位,只想着能够去多准备一些,体验面这个岗位的感觉,虽然最好心有不甘告终,不过继续加油。 不过 ...

机器学习算法复习--<font color=随机森林" class="wztu">

机器学习算法复习--随机森林
2016-09-20
机器学习算法复习--随机森林 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等。但是同时, 单决策树又有一些不好的 ...

WePay机器学习反欺诈实践:Python+scikit-learn+<font color=随机森林" class="wztu">

WePay机器学习反欺诈实践:Python+scikit-learn+随机森林
2016-04-20
WePay机器学习反欺诈实践:Python+scikit-learn+随机森林 什么是shell selling? 虽然欺诈几乎涉及各种领域,但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子,支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何 ...
美国金融银行业的大数据算法:随机森林模型+综合模型
2014-11-09
美国金融银行业的大数据算法:随机森林模型+综合模型 大数据的概念这两年非常火,对它的解读也是见仁见智。其实不管大数据也好,还是数据挖掘,或者机器智能,都只是个名词,代表了最先进的计算机数据存储 ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么?

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么?
2020-05-29
机器学习算法通常分为有监督的(训练数据有标记答案)和无监督的(可能存在的任何标签均未显示在训练算法中)。有监督的机器学习问题又分为分类(预测非数字答案,例如错过抵押贷款的可能性)和回归(预测 ...

如何正确选择线性回归、逻辑回归、决策等机器学习算法

如何正确选择线性回归、逻辑回归、决策等机器学习算法
2020-05-27
机器学习既是艺术又是科学。但当您查看机器学习算法时,没有一种解决方案或一种适合所有情况的算法。有几个因素会影响您选择哪种机器学习。 有些问题非常具体,需要采取独特的方法。例如,如果您使用推荐系统, ...

机器学习python算法应用,监督学习、无监督学习等!

机器学习python算法应用,监督学习、无监督学习等!
2020-05-25
本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用,介绍利用 python 的生态环境,使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题,而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》,会通过例子一步一步地引导大 ...

feature importance函数的简要介绍!

feature importance函数的简要介绍!
2020-05-19
feature importance指特征重要性,在特征选择的许多方法中,我们可以使用随机森林模型中的特征重要属性来筛选特征,并得到其与分类的相关性。 由于随机森林存在的固有随机性,该模型可能每次给予特征不同的重要性 ...

有监督学习:从过去到现在的模型流行度(深度翻译好文)!

有监督学习:从过去到现在的模型流行度(深度翻译好文)!
2020-05-14
在过去的几十年中,机器学习领域发生了巨大的变化。诚然,有些方法已经存在很长时间了,但仍然是该领域的主要内容。例如,Legendre和Gauss已经在19世纪初提出了最小二乘的概念。在最近的几十年中,诸如神经网络等 ...

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