随机森林

  • 关于决策树,你想了解的都在这里

    决策树,随机森林,bagging,boosting的介绍以及背后的原理。

    2019-10-11
  • 如何解读决策树和随机森林的内部工作机制?

    随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型,往往可以得到准确的结果。但是,随机森林的工作过程大都处于黑箱状态,往往难以解读和完全理解。近日,Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章,对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起,通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍,能够帮…

    2019-09-08
  • 机器学习算法的优点和缺点

    从Logistic回归开始,然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。 奥卡姆的剃刀原理:使用最简单的算法,可以满足您的需求,并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。 根据我自己的经验,只有神经网络和梯度增强决策树(GBDT)正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次(这意味着它们是好的开始)…

    2018-06-01

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