隨機森林

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淺談隨機森林在人臉對齊上的應用~

       在我之前的部落格中介紹過隨機森林,隨機森林在機器學習中的應用十分廣泛,它屬於非傳統的機器學習演算法,其他的諸如神經網路,MRF,Adaboost,乃至現在大名鼎鼎的深度學習,越來越取代了傳統機器學習演算法,如子空間學習,流程學習等的地位。果不其然,在眾多基於傳統機器學習的人臉對齊演算法 […]

[重磅]Deep Forest,非神經網路的深度模型,周志華老師最新之作,三十分鐘理解!

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R語言︱機器學習模型評估方案(以隨機森林演算法為例)

      筆者寄語:本文中大多內容來自《資料探勘之道》,本文為讀書筆記。在剛剛接觸機器學習的時候,覺得在監督學習之後,做一個混淆矩陣就已經足夠,但是完整的機器學習解決方案並不會如此草率。需要完整的評價模型的方式。       常見的應用在監督學習演算法中的是計算平均絕對誤差(MAE)、平均平方差( […]

使用R做隨機森林分類時遇到的一些基本問題

前言: 前一段時間,導師要求我去使用隨機森林幫他做一個分類,他給的樣本是兩個mat檔案,應該是一個正樣本,一個負樣本,然後就開始了使用R做隨機森林的探索之旅。 其中遇到的問題也是多種多樣,包括資料處理,型別的轉換,最終也讓自己對randomForest的輸入要求有了一個比較好的理解。 資料: 準備工 […]

R語言隨機森林初探

先介紹一下吧 在監督學習或者分類中,隨機森林(RF)是一個非常好的分類學習演算法。隨機森林演算法的實質是基於決策樹的分類器整合演算法,每一棵決策樹給出一對實體的匹配決策,並根據所有的樹的投票來得到最終決策。 基本思想:首先,通過自助法(bootstrap)重取樣技術,從原始訓練樣本集N中有放回的重複 […]

R語言使用隨機森林方法對資料分類

說明 隨機森林是另一類可用的整合學習方法,該演算法在訓練過程中將產生多棵決策樹,每棵決策樹會根據輸入資料集產生相應的預測輸出,演算法採用投票機制選擇類別眾數做為預測結果。 操作 匯入隨機森林包: library(randomForest) 使用隨機森林分類器處理訓練資料: churn.rf = ra […]

R語言分類演算法之隨機森林(Random Forest)

1.原理分析: 隨機森林是通過自助法(boot-strap)重取樣技術,從原始訓練樣本集N中有放回地重複隨機抽取k個樣本生成新的訓練集樣本集合,然後根據自助樣本集生成k個決策樹組成的隨機森林,新資料的分類結果按照決策樹投票多少形成的分數而定. 通俗的理解為由許多棵決策樹組成的森林,而每個樣本需要經過 […]

RandomForest隨機森林入門

1.隨機森林中的隨機的概念解釋:     隨機體現在模型中就是對行和列進行隨機的選取 行: 隨機選取部分樣本 列:隨機選取本分特徵 這兩個條件保證了避免過擬合的發生 2.隨機森林是有很多顆決策樹組成的.每一顆決策樹都是強分類器,每一個分類器都是對部分資料的一個”精準”預測器, […]