"隨機森林"

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: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:...
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...
隨機調研值得提倡
調研對象不指定,行走路線不確定,邊走邊看查找問題,總結經驗強化措施,分析研究推動工作。曲靖市領導前不久隨機調研曲靖中心城區提升城鄉人居環境工作,取得了現場觀摩、檢查督促的效果。這種直面問題、求真務實的隨機調研,值得大力提倡和推廣。“沒有調查,就沒有發言權。”調查研究,是中國...
時政 2017-06-16
三張圖讀懂機器學習:基本概念、五大流派與九種常見算法
選自PwC作者:Alan Morrison、Anand Rao參與:吳攀、晏奇機器學習正在進步,我們似乎正在不斷接近我們心中的人工智能目標。語音識別、圖像...
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...
推薦中...