集成學習算法

集成學習算法 集成學習的基本原理 Bagging Boosting 隨機森林 集成學習的基本原理 Bagging Boosting 隨機森林 隨機森林指的是利用多棵樹對樣本進行訓練並預測的一種分類器。該分類器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，並被註冊成了商標。 隨機森林相對於Bagging，既對樣本做隨機，又對變量做隨機。 隨機森林的優點： 1）對於很多種資料，它可以產生

>>阅读原文<<