http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/random-forest-algorithm-multiple-challenges/ R…

什么是随机森林？ 构造随机森林的 4 个步骤 随机森林的优缺点 随机森林 4 种实现方法对比测试 随机森林的 4 个应用方向 随机森林是一种由决策树构成的集成算法，他在很多情况下都…

最近我读到了一本名叫《人工智能的三次浪潮（Three Waves of AI）》的书，作者是 DARPA 信息创新办公室主管 John Launchbury，他从一个更长远和宽广的视角，将人工智能的历史与未来划分为了三个阶段。

来自 http://www.csdn.net/article/2015-05-18/2824689 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…

1．引言 随着统计科学的日益发展，其对其他学科的渗透作用日益增强，数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用，本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经…

来自 http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51308061 笔者寄语：有一篇《有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?》（作…

机器学习是一个大武林，这里面江湖人士颇多，“发明”出来的算法兵器也是五花八门，浩瀚如海，足够你数上三天两夜了。然而，这些兵器行走江湖能用的不多，真正无敌的更是屈指可数，或许只有屠龙…

http://xccds1977.blogspot.hk/2011/09/caret.html 说明：图形只是小编后期加的，跟文字描述并不一致，仅供参考。 caret包应用之一：数…

集成学习是机器学习算法中非常强大的工具，有人把它称为机器学习中的“屠龙刀”，非常万能且有效，在各大机器学习、数据挖掘竞赛中使用非常广泛。它的思想非常简单，集合多个模型的能力，达到“…

  一，随机森林 随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定（如果是回归树则取平均）。假设样本总数为n，每个样本的特征数为a…

来自 网络 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码，没有复杂的理论推导，仅是图解，介绍这些算法是什么以及如何应用（例子主要是分类问题）。以后有机会再对单个算…

from https://www.zybuluo.com/hshustc/note/179319 随机森林(Random Forest)是一个包含多个决策树的分类器， 其输出的类别…

编程对于任何想要学习机器学习的人来说都是一个关键的必要条件。当然，有相当多的自动化工具在那里，但大多数仍然处于非常萌芽的阶段，且远远超出个人的预算。数据科学家的最佳结合点在于将编程和机器学习算法融合起...

来自 宋兵乙的博客 特征选择方法中，有一种方法是利用随机森林，进行特征的重要性度量，选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。 1 特征重要性​度量 计算某个特征X的重要…

哈佛商业评论称数据科学家是21世纪最性感的工作。所以，对于那些ML刚刚开始的人来说，这篇博客机器学习算法工程师需要知道的十大算法是非常有用的。

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果显得相对脆弱。bagging（bootstrap aggregating 的缩写）算法从训练数据的样本中建立复合模型，可以有效降低决策树的方差，但树与树之间有高度关联（并不是理想的树的状态）。 随机森林算法（Random forest algorithm）是对 bagging 算…

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）。 …

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…

1RandomForest和GradientTreeBoosting参数详解2如何调参？2.1调参的目标：偏差和方差的协调2.2参数对整体模型性能的影响2.3一个朴实的方案：贪心的坐标下降法2.3.1...