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当前主题:bootstraping 算法

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bagging算法(随机森林RF算法)

bagging算法(随机森林RF算法简介) bagging算法特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合。加快计算速度。那么,bagging算法其实是一种工程思维,真正把这个思维转换成可以应用于工程计算的就是随机森林算法 通过上图我们知道,baggin

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spark 随机森林算法案例实战

随机森林算法 由多个决策树构成的森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程,行方向上构建决策树时采用放回抽样(bootstraping)得到训练数据,列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集,并据此得到其最优

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机器学习中Bagging和Boosting的区别

Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来,形成一个性能更加强大的分类器,更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping,即自助法:它是一种有放回的抽样方法(可能

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bootstrap, boosting, bagging

介绍boosting算法的资源: 视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing http://videolectures.net/mlss05us_schapire_b/ 在这个网站的资源项里列出了对于boosting算法来源介绍的几篇文章

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用python参加Kaggle的些许经验总结

用python在kaggle上试了几个project,有点体会,记录下。 Step1: Exploratory Data Analysis EDA,也就是对数据进行探索性的分析,一般就用到pandas和matplotlib就够了。EDA一般包括: 每个fea

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