林轩田机器学习技法第十讲-Random Forest
上一讲学习了决策树算法，这一讲来学习讲bagging和Decision Tree结合起来的一种集成算法：随机森林(Random Forest) Bagging是使用booststrap从现有的数据集D中产生多个不同的新数据集D’，然后在这些数据集上运行基演算法得到相应的gt，最后将所有的gt采用投票（类别型）或是取平均值（数值型）的方式集成为最后的模型G。 Decision Tree是根据分割的条
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