機器學習技法-Random Forest
大綱 上節課我們主要介紹了Decision Tree模型。Decision Tree算法的核心是通過遞歸的方式，將數據集不斷進行切割，得到子分支，最終形成數的結構。C&RT算法是決策樹比較簡單和常用的一種算法，其切割的標準是根據純度來進行，每次切割都是爲了讓分支內部純度最大。最終，決策樹不同的分支得到不同的 gt(x) （即樹的葉子，C&RT算法中， gt(x) 是常數）。本節課將介紹隨機森林（R
相關文章
- 1. 機器學習技法課程學習筆記10 -- Random Forest
- 2. 機器學習技法10: 隨機森林（Random Forest）
- 3. 機器學習技法 之 隨機森林（Random Forest）
- 4. 機器學習——隨機森林（Random Forest)
- 5. 機器學習——隨機森林（Random Forest）
- 6. 林軒田機器學習 | 機器學習技法課程筆記10 --- Random Forest
- 7. 林軒田機器學習技法第十講-Random Forest
- 8. 機器學習學習筆記 --- 隨機森林算法 Random Forest
- 9. 機器學習筆記-Random Forest
- 10. 機器學習算法之隨機森林（Random Forest）
- 更多相關文章...
- • 網站主機 技術 - 網站主機教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習技法課程學習筆記10 -- Random Forest
- 2. 機器學習技法10: 隨機森林（Random Forest）
- 3. 機器學習技法 之 隨機森林（Random Forest）
- 4. 機器學習——隨機森林（Random Forest)
- 5. 機器學習——隨機森林（Random Forest）
- 6. 林軒田機器學習 | 機器學習技法課程筆記10 --- Random Forest
- 7. 林軒田機器學習技法第十講-Random Forest
- 8. 機器學習學習筆記 --- 隨機森林算法 Random Forest
- 9. 機器學習筆記-Random Forest
- 10. 機器學習算法之隨機森林（Random Forest）