6、随机森林(Random forests)

2024-05-07 23:28
文章标签 随机 森林 random forests

本文主要是介绍6、随机森林(Random forests),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Random forests started a revolution in machine learning 20 years ago. For the first time, there was a fast and reliable algorithm which made almost no assumptions about the form of the data, and required almost no preprocessing. In today’s lesson, you’ll learn how a random forest really works, and how to build one from scratch. And, just as importantly, you’ll learn how to interpret random forests to better understand your data.

Video

This lesson is based partly on chapter 9 of the book.

Lesson notebooks

  • How random forests really work
  • Road to the top, part 1

Links from the lesson

  • How to explain Gradient Boosting
  • “Statistical Modeling: The Two Cultures” by Leo Breiman

这篇关于6、随机森林(Random forests)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/968698

相关文章

AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法的基本原理

AI学习指南深度学习篇——带动量的随机梯度下降法的基本原理 引言 在深度学习中,优化算法被广泛应用于训练神经网络模型。随机梯度下降法(SGD)是最常用的优化算法之一,但单独使用SGD在收敛速度和稳定性方面存在一些问题。为了应对这些挑战,动量法应运而生。本文将详细介绍动量法的原理,包括动量的概念、指数加权移动平均、参数更新等内容,最后通过实际示例展示动量如何帮助SGD在参数更新过程中平稳地前进。

AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法简介

AI学习指南深度学习篇 - 带动量的随机梯度下降法简介 引言 在深度学习的广阔领域中,优化算法扮演着至关重要的角色。它们不仅决定了模型训练的效率,还直接影响到模型的最终表现之一。随着神经网络模型的不断深化和复杂化,传统的优化算法在许多领域逐渐暴露出其不足之处。带动量的随机梯度下降法(Momentum SGD)应运而生,并被广泛应用于各类深度学习模型中。 在本篇文章中,我们将深入探讨带动量的随

HDD 顺序和随机文件拷贝和存储优化策略

对于机械硬盘(HDD),顺序拷贝和随机拷贝涉及到磁头的移动方式和数据的读取/写入模式。理解这些概念对于优化硬盘性能和管理文件操作非常重要。 1. 顺序拷贝 定义: 顺序拷贝指的是数据从硬盘的一个位置到另一个位置按顺序连续读取和写入。这意味着数据在硬盘上的位置是线性的,没有跳跃或回溯。 特点: 磁头移动最小化:由于数据是连续的,磁头在读取或写入数据时只需要在磁盘的一个方向上移动,减少了寻道时

Numpy random.random()函数补充

np.random.random() np.random.random()的作用是生成指定形状的均匀分布的值为[0,1)的随机数 参数为size,也就是用于指定的形状大小 import numpy as npprint(np.random.random(size=(2, 2)))# [[0.19671797 0.85492315]# [0.99609539 0.66437246]]

算法:将数组随机打乱顺序,生成一个新的数组

一、思路 核心:缩小原数组的可随机取数范围 1、创建一个与原数组长度相同的新数组; 2、从原数组的有效的可取数范围 (不断缩小) 中随机取出一个数据,添加进新的数组; 3、将取出的随机数与原数组的最后一个数据进行置换; 4、重复步骤2和3。 二、代码 public class ArrayRandomTest {//将数组随机打乱顺序,生成一个新的数组public static int

Midjourney 随机风格 (Style Random),开启奇幻视觉之旅

作者:老余捞鱼 原创不易,转载请标明出处及原作者。 写在前面的话:       Midjourney 最近推出了 "Style Random"(随机风格),这项功能可以让我们使用独特的随机 sref 代码创建图像,从而每次都能获得不同的美感。通过对这些功能的探索和尝试,我发现了一些很棒的风格,我很高兴能与大家分享,这样可以节省大家的时间,不用自己动手测试。在本文中,我将展示十个M

【异常点检测 孤立森林算法】10分钟带你了解下孤立森林算法

孤立森林(isolation Forest)算法,2008年由刘飞、周志华等提出,算法不借助类似距离、密度等指标去描述样本与其他样本的差异,而是直接去刻画所谓的疏离程度(isolation),因此该算法简单、高效,在工业界应用较多。 用一个例子来说明孤立森林的思想:假设现在有一组一维数据(如下图),我们要对这组数据进行切分,目的是把点A和 B单独切分出来,先在最大,值和最小值之间随机选择一个值

数据结构基础详解(C语言): 二叉树的遍历_线索二叉树_树的存储结构_树与森林详解

本文逻辑: 本文由二叉树的遍历起手,讲解了二叉树的三种遍历方式,以及如何构造一颗二叉树,并在此基础上,扩展了更好的二叉树-线索二叉树。树和森林的存储结构讲解中,重点就是将树与森林转换为二叉树,这样二叉树的手段就能使用到树与森林当中。最后,讲解了二叉树与森林的遍历。 文章目录 1.二叉树的遍历1.1 二叉树的前,中,后序遍历1.2 二叉树的层次遍历1.3构造二叉树 2.线索二叉树2.1