林軒田機器學習技法第十講-Random Forest
上一講學習了決策樹算法，這一講來學習講bagging和Decision Tree結合起來的一種集成算法：隨機森林(Random Forest) Bagging是使用booststrap從現有的數據集D中產生多個不同的新數據集D’，然後在這些數據集上運行基演算法得到相應的gt，最後將所有的gt採用投票（類別型）或是取平均值（數值型）的方式集成爲最後的模型G。 Decision Tree是根據分割的條
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