"隨機森林"

隨機森林VS神經網絡:哪個更好?
點擊上方關注,All in AI中國隨機森林和神經網絡是兩種廣泛使用的機器學習算法。這兩種方法有什麼區別?什麼時候應該使用神經網絡,什麼時候應該使用隨機森...
可解釋性和隨機森林那些事兒
點擊上方關注,All in AI中國我們如何以及為什麼可以從隨機森林分類器中獲得特徵重要性?機器學習的出現是因為人類不能總是很好地解釋自己,尤其是對機器解...
15分鐘開啟你的機器學習之旅——隨機森林篇
新智元編譯 機器學習模型可用於提高效率,識別風險或發現新的機會,並在許多不同領域得到應用。它們可以預測一個確定的值(e.g.下週的銷售額),或預測分組,例...
如何通過“隨機森林”預測一個人自殺的概率?
“隨機森林”是數據科學領域最受歡迎的預測算法之一,20世紀90年代由統計學家利奧·佈雷曼(Leo Breiman)提出,因其簡單性而備受推崇。雖然隨機森林...
R語言數據挖掘實踐——使用randomForest包構建隨機森林
下面使用randomForest包在iris數據集上構建一個預測模型。使用randomForest()函數存在兩個限制:第一個限制是該函數不能處理帶有缺失...
利用卷積神經網絡和隨機森林閱讀神經成像:可識別線粒體和突觸等
機器之心原創作者:Yujia參與:Joni、Rick R、吳攀人腦是一個智能而複雜的機器。這種類比在某些方面是準確的,並且在大腦研究領域中提供了一種方法。...
機器學習——集成學習
集成學習(ensemble learning)通過構建並結合多個學習器來完成學習任務,有時也被稱為多分類器系統(multi-classifier system)、基於委員會學習(committee-based learning)等。集成學習一般是先產生一組“個體學習器”,再...
集成算法系列之初識
一、集成算法簡介集成算法,即構建多個個體學習器,並基於某種結合策略綜合個體學習器的學習效果,進而完成學習任務。個體學習器就是基於現有的算法生成的模型。以上...
處理非平衡數據的七個技巧
介紹在例如銀行欺詐檢測、市場實時出價、網絡入侵檢測等應用場景中,數據集有什麼特點?這些領域中使用的數據,通常只有不到1%是我們“感興趣”的(例如:使用信用...
'什麼是“隨機”?教你分清“偽隨機”和“真隨機”'
"​很久以前流傳著這樣一則笑話:一個身患重病的人決定去動手術。在手術之前,他問醫生:“這起手術的成功率是多少?”醫生回答他:“只有1%。”他很驚慌,但是醫生說:“沒事的,在你之前我已經治死過99個人了。”這是一則嘲笑那些不懂“概率”的人的笑話,卻講出了“真隨機”和“偽隨機”...
機器學習:以二元決策樹為基學習器實現隨機森林算法的迴歸分析
聲明:本文是站在迴歸分析角度講的,分類的理解可能跟這有點不一樣。1.前言隨機森林也是集成方法的一種,是對Bagging算法的改進。隨機森林主要有兩步組成:...
盤點|最實用的機器學習算法優缺點分析,沒有比這篇說得更好了
請點擊此處輸入圖片描述推薦理由對於機器學習算法的盤點,網上屢見不鮮。但目前,還沒人能結合使用場景來把問題說明白,而這一點正是本文的目的所在。在文章中,作者...
不均衡數據怎麼破?對付它的七種武器!
先問大家一個問題:銀行欺詐識別、市場實時交易、網絡入侵檢測等領域的數據集,有哪些共通點?答案是:“關鍵”事件在數據中的佔比經常少於1%(例如:信用卡行騙者...
Python大數據處理
轉載知識要點:lubridate包拆解時間 | POSIXlt利用決策樹分類,利用隨機森林預測利用對數進行fit,和exp函數還原訓練集來自Kaggle華...
迴歸、分類與聚類:三大方向剖解機器學習算法的優缺點(附代碼)
選自EliteDataScience機器之心編譯參與:蔣思源、晏奇在本教程中,作者對現代機器學習算法進行一次簡要的實戰梳理。雖然類似的總結有很多,但是它們...
極簡讀懂機器學習算法思維(續)
本內容是《極簡讀懂機器學習算法思維》第二篇,依然是無代碼,無公式幫你理解各機器學習算法思路邏輯。(6)主成分分析經常在網上看到兩個字“乾貨”。那怎麼定義“...
十大最受歡迎的人工智能模型
企業面臨的問題種類繁多,用於解決這些問題的ML模型種類繁多,因為有些算法比其他算法更擅長處理特定類型的問題。因此,我們需要清楚地瞭解每種ML模型的優點,今...
首席數據分析師教你怎麼一步步提升Kaggle競賽模型的精確度
作者:Werner Chao翻譯:白靜術語校對:黃凱波本文長度為2800字,建議閱讀8分鐘線上心理健康公司KaJin Health首席數據分析師教你怎麼一...
用Redis-ML模塊實現實時機器學習!
譯者介紹:張冬洪,Redis中國用戶組主席剛剛結束的RedisConf2017大會,在國外是比較大型的Redis盛會了,而且已經舉辦多年,每次都會在全球邀...
基因芯片小知識(六)——分類預測的模型(二)
上期介紹了常用到的分類預測模型,包括混合協變量分類模型(Compound Covariate Predictor)、對角線線性判別分類模型(Diagona...
推薦中...