1. 随机森林使用背景 1.1 随机森林定义 随机森林是一种比较新的机器学习模型.经典的机器学习模型是神经网络,有半个多世纪的历史了.神经网络预测精确,但是计算量很大.上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法(Breiman et al. 1984),通过反复二分数据进行分类或回归,计算量大大降低.2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a),即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,再汇总分类树的结果.随机森林在运算量没有显著提

随机森林random forest的pro和con是什么?优势是accuracy高,但缺点是速度会降低,并且解释性interpretability会差很多,也会有overfitting的现象.为什么要最大化information gain?从root到leaf,使得各class distribution的Entropy不断减低.如果相反的话,就会增加预测的不确定性.熵entrophy的意义是什么?首先信息量的大小和可能情况的对数函数取值有关系.变量的不确定情况越大,熵越大.如何避免在随机森林中出

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT. 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地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,

问题描述 随机森林代码中的数据是什么意思? 在网上下载的随机森林代码包中关于糖尿病数据中的x y指的是什么呢,x 是442*10 , 442表示的是总共有442组数据,10表示的是糖尿病的10组特征值吗?如果是特征值,那都是什么特征呢?有没有关于这个的README呢?请大家指教 解决方案 随机森林可以用于预测和分类,一般来说,X是特征值,就是输入变量. 是442*10应该是指10个特征值,442条数据.y应该是输出变量.

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 博主信息:Xavier Amatriain, 前机器学习领域研究员,如今就职于Quora. 随机森林相比于梯度提升决策树,主要有以下两个优点: 随机森林比梯度提升机更容易训练 随机森林比梯度提升机更难过拟合 对于第一点来说,随机森林通常只需要设置一个超参数即可:每个节点上随机选取的特征数量.在大多数情况下,将该参数设置为特征总数的平方根,模型足以取得不错的效果.而梯度提升机的超参数则包括提升树的数量和深度.学习率等等.

随机森林-概述   当变量的数量非常庞大时,你将采取什么方法来处理数据?   通常情况下,当问题非常庞杂时,我们需要一群专家而不是一个专家来解决问题.例如Linux,它是一个非常复杂的系统,因此需要成百上千的专家来搭建.   以此类推,我们能否将许多专家的决策力,并结合其在专业领域的专业知识,应用于数据科学呢?现在有一种称为"随机森林"的技术,它就是使用集体决策来改善单一决策产生的随机结果.在这种方法中,每个软件"专家"使用树型算法来完成它们的任务,然后使用这样的树

问题描述 Wi-Fi定位中的三角定位是如何具体实现的? 比如在一个教室里随机一个位置放置一台计算机,如何较精确地获得这台计算机的当前位置信息? 解决方案 http://www.zhihu.com/question/20355764 解决方案二: 什么是GPS定位.基站定位和Wi-Fi定位?

在本篇文章中,我们将会介绍决策树的数学细节(以及各种 Python 示例)及其优缺点.你们将会发现它们是很简单的,并且这些内容是有助于理解的.然而,与最好的监督学习方法相比,它们通常是没有竞争力的.为了克服决策树的各种缺点,我们将会聚焦于各种概念(附有 Python 实例),比如自助聚集或袋装(Bootstrap Aggregating or Bagging),还有随机森林(Random Forests).另一种广泛使用的提升方法会在以后进行单独讨论.每种方法都包括生成多种树,这些树被联合起来,

问题描述 matlab用随机森林生成的模型,应该保存为什么类型,vs2008可以调用? 应该和决策树等算法类似,,是一个很多变量的组合,像树的结构,分支等,求解答 解决方案 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/17137785 解决方案二: 在VS2008中生成.调用dll