机器学习之随机森林（二）

2019-02-20

在上一篇文章中我们简单给大家介绍了关于机器学习的知识，顺便也讲了讲机器学习误差的原因。其实不管是什么算法都是有方差和偏差存在的。在理想情况下，机器学习的误差就会小的很多。随机森林是可以减少 ...

机器学习之随机森林（一）

2019-02-20

如果大家想学人工智能的话，那么就一定不能够忽视有关机器学习的内容。这时候就会有人问，什么是机器学习？所谓机器学习就是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论等多门学科。机器学习是专门 ...

决策树、随机森林简单原理和实现

2018-06-16

决策树、随机森林简单原理和实现 一：概念 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好 ...

R语言︱决策树族——随机森林算法

2018-06-15

R语言︱决策树族——随机森林算法 一、随机森林理论介绍 1.1 优缺点 优点。 (1)不必担心过度拟合； (2)适用于数据集中存在大量未知特征； (3)能够估计哪个特征在分类中更重要； (4)具有很好的抗噪声能力； (5) ...

Python决策树和随机森林算法实例详解

2018-02-10

Python决策树和随机森林算法实例详解 本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树和随机森林都是常用的分类算法，它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似，人们常常 ...

R语言使用随机森林方法对数据分类

2018-01-19

R语言使用随机森林方法对数据分类 说明 随机森林是另一类可用的集成学习方法，该算法在训练过程中将产生多棵决策树，每棵决策树会根据输入数据集产生相应的预测输出，算法采用投票机制选择类别众数做为预测 ...

用Python实现随机森林算法的示例

2017-09-08

用Python实现随机森林算法的示例 这篇文章主要介绍了用Python实现随机森林算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。 拥有高方差使得决策树（secision tress）在处理特定训练数据集时其结 ...

R语言随机森林

2017-07-01

R语言随机森林 在随机森林做法是由大量的决策树来创建的。每个观察被送入每一个决定树。对于每个观测的最常见的结果被用作最终的输出。一个新的观察被送入所有树，并采取多数表决每个分类模型。 错误估算出 ...

R语言分类算法之随机森林

2017-05-29

R语言分类算法之随机森林 1.原理分析: 随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合,然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随 ...

数据挖掘算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）

2017-05-04

数据挖掘算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost） 面网易数据挖掘工程师岗位，第一次面数据挖掘的岗位，只想着能够去多准备一些，体验面这个岗位的感觉，虽然最好心有不甘告终，不过继续加油。 不过 ...

机器学习算法复习--随机森林

2016-09-20

机器学习算法复习--随机森林 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时， 单决策树又有一些不好的 ...

WePay机器学习反欺诈实践：Python+scikit-learn+随机森林

2016-04-20

WePay机器学习反欺诈实践：Python+scikit-learn+随机森林 什么是shell selling？ 虽然欺诈几乎涉及各种领域，但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子，支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何 ...

没学历没经验，如何入职大厂？5年字节数据分析经验分享

2024-12-18

CDA持证人Louis CDA持证人基本情况 我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的，专业是旅游管理，非计算机非统计学。毕业之前其实一直很迷茫，因为自己其实也不知道到底适不适合旅游行业，而且上学的时候没有认 ...

数据分析入门需要学什么

2024-12-10

欢迎走进数据分析的精彩世界！随着信息时代的到来，数据成为无处不在的宝贵资源。想要掌握数据分析的精髓，不仅需要扎实的基础知识，还需要灵活运用各种工具和技能。让我们一起揭开数据分析的神秘面纱，看看入门者需 ...

数据分析师必学技能

2024-12-09

数据分析师在现代商业和科学领域中扮演着不可或缺的角色。他们负责处理数据，从收集到清洗、分析再到解释，以支持决策制定、产品优化、市场策略及业务增长。成为一名合格的数据分析师需要掌握一系列核心技能，并遵循 ...

异常值处理的常用算法

2024-12-06

异常值在数据分析和机器学习中起着至关重要的作用。它们可能源自测量错误、数据损坏，或者代表真实但罕见的事件。这种数据的存在可能会极大地影响我们的分析结果和模型准确性。因此，识别和处理异常值是我们必须认真 ...

模型过拟合的优化解决方案

2024-12-06

理解模型过拟合 模型过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现出色，但在新数据或未见过的数据上表现不佳的现象。这通常是因为模型过于复杂，捕捉到了训练数据中的噪声而非内在模式，导致泛化能力下降。 简化模型复杂 ...

欠拟合的数学原理探讨

2024-12-06

欠拟合是机器学习和统计建模中一个常见但棘手的问题。其核心在于模型过于简单，无法完整捕捉数据中的复杂关系，导致模型在训练数据和新数据上表现不佳。让我们深入探讨欠拟合的数学原理、特征及解决方法。 欠拟合的 ...

如何利用集成学习优化模型性能

2024-12-06

数据分析领域中，集成学习是一项关键技术，它通过结合多个模型的力量，提升整体预测性能和稳定性。这种方法利用多个个体学习器的智慧，以改善模型的准确度、泛化能力和鲁棒性。我们将深入探讨几种常见的集成学习方法 ...

图像识别模型的优化最佳实践

2024-12-06

在机器学习中，特征重要性可视化是一项关键技术，用于评估和展示特征对模型预测结果的影响程度。通过合理利用这些技巧和方法，研究人员和工程师能够更好地优化图像识别模型，提高其性能和准确性。 条形图与水平条形 ...