【机器学习】集成学习（Bagging）——随机森林（RandomForest）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言集成学习方式大致分为两种，一种是Boosting架构，采用模型之间串行的方式，典型算法代表为AdaBoost、GBDT等，第二种为Bagging，它是采用模型独立并行的架构，典型算法代表随机森林。我们集成模型是为了提高模型的泛化能力，希望每个学习器能够有各自的特点，而....
《从机器学习到深度学习》笔记（5）集成学习之随机森林
集成学习模型与其他有监督模型的出发点大相径庭，之前的模型都是在给定的训练集上通过构建越来越强大的算法进行数据拟合。而集成学习着重于在训练集上做文章：将训练集划分为各种子集或权重变换后用较弱的基模型拟合，然后综合若干个基模型的预测作为最终整体结果。在Scikit-Learn中实现了两种类型的集成学习算法，一种是Bagging methods，另一种是Boosting methods。 随机森林（R....
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第07章 集成学习和随机森林
（第一部分 机器学习基础）第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目（上）第02章 一个完整的机器学习项目（下）第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机第06章 决策树 第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 （第二部分 神经网络和深度学习）第9章 启动和运行TensorFlow 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个.....
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第7章 集成学习和随机森林
第7章 集成学习与随机森林 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也...
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