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随机森林

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随机森林概述

在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法,今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成,采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。

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三招提升数据不平衡模型的性能(附python代码)

本文的主要目标是处理数据不平衡问题。文中描述了用来克服数据不平衡问题的三种技术,分别是集成交叉验证、类别权重以及过大预测 。

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随机森林 VS 梯度提升机——模型融合之我见

本文节选自Quora社区上“When would one use Random Forests over Gradient Boosted Machines (GBMs)?”问题的回答,几位博主就随机森林(Random Forests)与梯度提升机(Gradient Boosted Machines, GBMs)的适合场景以及优缺点展开了讨论。

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机器学习利器——决策树和随机森林

机器学习是当下最火的领域,本文通过一个小例子介绍了其核心算法:决策树和随机森林。

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雾霾天气预测

通过分析2016年一年来的空气指标数据探查雾霾成因,最终成功挖掘出影响雾霾的最关键因素是二氧化氮的排放量。使用了统计分析组件、逻辑回归以及随机森林。<br />数据源:国家气象局数据<br />数据大小:37.3 KB<br />字段数量:7<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

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实验名称实验名称实验名称<br />数据源:实验名称<br />数据大小:779 KB<br />字段数量:42<br />使用组件:读数据表<br />

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史上最全的机器学习资料(上)

机器学习牵涉的编程语言十分之广,包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习,云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源,涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。

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