集成学习实战之 -- RandomForest
集成学习实战之 -- RandomForest 一、引入 1.Linear model a.用线性模型拟合非线性数据： 1)拟合较平滑的曲线 2）拟合不规则曲线 2.引入决策树 a.两个问题 1）决策树是线性模型吗？ 2）决策树能解决上面的问题吗？ b.决策树的特点 c.拟合数据 二、模型融合 1.Bagging 2.Random Forest a.手动构建 a.用sklearn中的模型构建 一、
相关文章
- 1. 集成学习---(Bagging) RandomForest
- 2. 集成学习实战之 -- AdaBoost
- 3. 集成学习与实战
- 4. 机器学习实战---集成学习
- 5. 机器学习系列之RandomForest/Adaboost
- 6. 学习感悟之--随机森林RandomForest
- 7. randomForest R 学习笔记
- 8. 机器学习-集成学习(Bagging算法之随机森林)
- 9. 机器学习-集成之AdaBoost算法原理及实战
- 10. 西瓜书 第八章习题 集成学习总结（Adaboost、GradientBoost、Bagging、RandomForest）
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章