机器学习笔记--Bagging和随机森林
今天给大家介绍一个非常经典的分类算法------随机森林 之前我们讲的决策树算法，就是通过每一次选择最优的特征，对数据集进行分类，最终实现可以尽量正确的分类所有的数据集。 但是如果分类的效果不是那么好呢？ 那就用到了我国古人说的一句话：三个臭皮匠，赛过诸葛亮。 我们引用西瓜书上面的一个例子：在二分类任务中，假如三个分类器h1、h2、h3在三个测试样本上的表现如下表格1所示，最后的集成学习的结果用三
相关文章
- 1. Bagging与随机森林------机器学习
- 2. 机器学习笔记（六）Bagging及随机森林
- 3. Bagging和随机森林
- 4. bagging 和 随机森林
- 5. 机器学习----集成学习（Bagging和随机森林）
- 6. 集成学习Bagging与随机森林
- 7. 集成学习：Bagging与随机森林
- 8. 集成学习（Bagging、随机森林、Stacking）
- 9. 集成学习-adaboost，bagging，随机森林
- 10. 机器学习sklearn19.0——集成学习——bagging、随机森林算法
- 更多相关文章...
- • SQL 主机 - SQL 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 漫谈MySQL的锁机制
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
