Random Forest

時間 2020-01-26

標籤 random forest 简体版

原文原文鏈接

自助採樣法給定包含m 個樣本的數據集D ，咱們對它進行採樣產生數據集D':算法每次隨機從D 中挑選一個樣本將其拷貝放入D' 再將該樣本放回初始數據集D 中，使得該樣本在下次採樣時仍有可能被採到; 這個過程重複執行m 次,咱們就獲得了包含m個樣本的數據集D' 經過自助來樣，初始數據集D 中約有36.8% 的樣本未出如今採樣數據集D'中.因而咱們可將D' 用做訓練集，用做測試集;這樣咱們仍有數據

>>阅读原文<<

1. Random Forest
2. Random-Forest-Python
3. （LXTML筆記）Random Forest
4. MachineLearning—隨機森林(Random Forest)
5. 隨機森林（random forest）
6. 隨機森林（Random Forest）
7. 隨機森林(Random Forest )
8. 隨機森林(Random Forest)
9. 隨機森林Random Forest
10. Random Forest 和 Extreme Randomized Tree
更多相關文章...
• SQLite 常用函數 - SQLite教程
• Redis內存回收策略 - Redis教程
• 爲了進字節跳動，我精選了29道Java經典算法題，帶詳細講解
• RxJava操作符（一）Creating Observables

相關標籤/搜索

math&random&threadlocalrandom