机器学习技法-Random Forest
大纲 上节课我们主要介绍了Decision Tree模型。Decision Tree算法的核心是通过递归的方式，将数据集不断进行切割，得到子分支，最终形成数的结构。C&RT算法是决策树比较简单和常用的一种算法，其切割的标准是根据纯度来进行，每次切割都是为了让分支内部纯度最大。最终，决策树不同的分支得到不同的 gt(x) （即树的叶子，C&RT算法中， gt(x) 是常数）。本节课将介绍随机森林（R
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