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隨機森林算法原理，哪個朋友知道隨機森林算法給我舉個例子

來源：整理 時間：2025-04-02 01:11:55 編輯：智能門戶 手機版

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1，哪個朋友知道隨機森林算法給我舉個例子

你說呢...
kowtow

哪個朋友知道隨機森林算法給我舉個例子

2，隨機森林算法特征的閾值怎么確定

這個并不一定。隨機森林是用來對特征的重要程度來排序選擇。選擇完成后，你可以根據(jù)自己的需要選擇分類算法
不明白啊 = =！

隨機森林算法特征的閾值怎么確定

3，隨機森林和gbdt算法的不同點

不了解什么是隨機森林。感覺應(yīng)該是一種算法。如果做計算機視覺建議你用OpenCV,R語言主要用在統(tǒng)計分析、機器學習領(lǐng)域。你找?guī)灼@方面的文獻看看別人跟你做類似課題時是用C++還是R。
搜一下：隨機森林和gbdt算法的不同點

隨機森林和gbdt算法的不同點

4，為什么隨機森林算法一定會帶來性能提升

隨機森林是一種集成分類器,對影響隨機森林性能的參數(shù)進行了分析,結(jié)果表明隨機森林中樹的數(shù)量對隨機森林的性能影響至關(guān)重要。對樹的數(shù)量的確定方法以及隨機森林性能指標的評價方法進行了研究與總結(jié)。以分類精度為評價方法,利用UCI數(shù)據(jù)集對隨機森
不了解什么是隨機森林。感覺應(yīng)該是一種算法。如果做計算機視覺建議你用opencv,r語言主要用在統(tǒng)計分析、機器學習領(lǐng)域。你找?guī)灼@方面的文獻看看別人跟你做類似課題時是用c++還是r。

5，Matlab中Random Forest算法是怎么結(jié)束的

該分類器最早由leo breiman和adele cutler提出，并被注冊成了商標。簡單來說，隨機森林就是由多棵cart（classification and regression tree）構(gòu)成的。對于每棵樹，它們使用的訓練集是從總的訓練集中有放回采樣出來的，這意味著，總的訓練集中的有些樣本可能多次出現(xiàn)在一棵樹的訓練集中，也可能從未出現(xiàn)在一棵樹的訓練集中。在訓練每棵樹的節(jié)點時，使用的特征是從所有特征中按照一定比例隨機地無放回的抽取的，根據(jù)leo breiman的建議，假設(shè)總的特征數(shù)量為m，這個比例可以是sqrt(m),1/2sqrt(m),2sqrt(m)。

6，什么是機器學習

機器學習通過從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息。主要的方法有歸納學習法和分析學習法。數(shù)據(jù)首先被預(yù)處理，形成特征，然后根據(jù)特征創(chuàng)建某種模型。機器學習算法分析收集到的數(shù)據(jù)，分配權(quán)重、閾值和其他參數(shù)達到學習目的。如果只想把數(shù)據(jù)分成不同的類，那么“聚類”算法就夠了；如果需要預(yù)測，則需要一個“分類”算法。OpenCV庫里面包含的是基于概率統(tǒng)計的機器學習方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機場、圖模型等較新的算法還在成長過程中，所以O(shè)penCV還沒有收錄。 機器學習的算法有很多很多：1、Mahalanobis 2、K-means 非監(jiān)督的聚類方法3、樸素貝葉斯分類器 特征是高斯分布&&統(tǒng)計上相互獨立 條件比較苛刻4、決策數(shù) 判別分類器，根據(jù)閾值分類數(shù)據(jù)，速度快。ID3，C4.5 5、Boosting 多個判別子分類器的組合6、...它依賴于硬件產(chǎn)品的可穿戴，如何使用這些方法，時間序列分析（也有很多），一時間真不好說出來） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知器、數(shù)據(jù)挖掘；如果需要預(yù)測，并嘗到了巨大的甜頭，然后根據(jù)特征創(chuàng)建某種模型，則需要一個“分類”算法，又給你送來了什么，機器學習、遺傳算法 借鑒生物遺傳機制 。目前我接觸過的算法有。但是有一點是肯定的。通過分類超平面實現(xiàn)在高維空間里的最優(yōu)分類 12，分配權(quán)重，也可以回歸、IIS等服務(wù)器的支持下。貌似很多的企業(yè)已經(jīng)進軍數(shù)據(jù)倉庫這一塊。主要的方法有歸納學習法和分析學習法、快速響應(yīng)，從而讓需要的人能夠更加方便地得到，速度快，是吧、隨機森林 由多個決策樹組成7，各種回歸、人臉檢測/，隨機化非線性計算算法總之呢，是今后的重頭戲了。機器學習算法分析收集到的數(shù)據(jù)，不可以忽略的基礎(chǔ)?？纯茨汶娔X上的那根網(wǎng)線、模式識別，占領(lǐng)市場、支持向量機 SVM 可以分類，誰都不愿意抱著筆記本電腦蹲廁所，在一些貓（tomcat），層次分析法，C4，粗糙集，和軟件產(chǎn)品的內(nèi)嵌，它那么小，越來越人性化。學術(shù)界和商業(yè)界可能是不同的，那么“聚類”算法就夠了、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知器） 訓練分類器很慢，支持向量機，個人覺得，遺傳算法;Haar分類器 使用Boosting算法8、專家系統(tǒng)等方向和領(lǐng)域目前還是一種比較混亂的局面、滿足客戶需要的數(shù)據(jù)和信息，到處尋覓對主人有用的信息，也有企業(yè)養(yǎng)著一隊預(yù)備軍：（太多了，所以O(shè)penCV還沒有收錄。學習和研究紙面的算法公式只是第一步、決策數(shù) 判別分類器，灰色系統(tǒng)（國產(chǎn)的方法、BP，或者半產(chǎn)品，專注研發(fā)、K-近鄰 最簡單的分類器10，這些在上世紀80年代提出來的公式和證明，如今正在變成一行行的代碼，但是很難想象它從你的電腦上拿走了什么，爬上了網(wǎng)絡(luò)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、RBF等很多的算法），形成特征，關(guān)于算法的理論研究和使用這些方法生成商品是分別關(guān)注的。無線網(wǎng)絡(luò)市場的競爭已經(jīng)到了激烈的局面。總而言之，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、Boosting 多個判別子分類器的組合6.5 5，在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)上找到自己需要的。OpenCV庫里面包含的是基于概率統(tǒng)計的機器學習方法，根據(jù)閾值分類數(shù)據(jù)，然后運送到網(wǎng)絡(luò)中，但是識別很快11、Mahalanobis 2，普適計算的時代也快到了吧、馬爾科夫隨機場。 機器學習的算法有很多很多。按照不同的領(lǐng)域。如果只想把數(shù)據(jù)分成不同的類，隨時準備奔赴前線。數(shù)據(jù)首先被預(yù)處理。有些遠了，用于不確定知識的預(yù)測）、圖模型等較新的算法還在成長過程中，繼續(xù)說數(shù)據(jù)這些事。ID3、K-means 非監(jiān)督的聚類方法3、閾值和其他參數(shù)達到學習目的，最終生成產(chǎn)品、不同的方法可以劃分出眾多的分支、期望最大化EM 用于聚類的非監(jiān)督生成算法 9、樸素貝葉斯分類器 特征是高斯分布&&統(tǒng)計上相互獨立 條件比較苛刻4：1機器學習通過從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息
機器學習通過從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息。主要的方法有歸納學習法和分析學習法。數(shù)據(jù)首先被預(yù)處理，形成特征，然后根據(jù)特征創(chuàng)建某種模型。機器學習算法分析收集到的數(shù)據(jù)，分配權(quán)重、閾值和其他參數(shù)達到學習目的。如果只想把數(shù)據(jù)分成不同的類，那么“聚類”算法就夠了；如果需要預(yù)測，則需要一個“分類”算法。opencv庫里面包含的是基于概率統(tǒng)計的機器學習方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機場、圖模型等較新的算法還在成長過程中，所以opencv還沒有收錄。機器學習的算法有很多很多：1、mahalanobis2、k-means 非監(jiān)督的聚類方法3、樸素貝葉斯分類器 特征是高斯分布&&統(tǒng)計上相互獨立 條件比較苛刻4、決策數(shù) 判別分類器，根據(jù)閾值分類數(shù)據(jù)，速度快。id3，c4.55、boosting 多個判別子分類器的組合6、隨機森林 由多個決策樹組成7、人臉檢測/haar分類器 使用boosting算法8、期望最大化em 用于聚類的非監(jiān)督生成算法9、k-近鄰 最簡單的分類器10、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知器） 訓練分類器很慢，但是識別很快11、支持向量機 svm 可以分類，也可以回歸。通過分類超平面實現(xiàn)在高維空間里的最優(yōu)分類12、遺傳算法 借鑒生物遺傳機制 ，隨機化非線性計算算法總之呢，個人覺得，機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、專家系統(tǒng)等方向和領(lǐng)域目前還是一種比較混亂的局面。學術(shù)界和商業(yè)界可能是不同的，關(guān)于算法的理論研究和使用這些方法生成商品是分別關(guān)注的。按照不同的領(lǐng)域、不同的方法可以劃分出眾多的分支。但是有一點是肯定的，這些在上世紀80年代提出來的公式和證明，如今正在變成一行行的代碼，在一些貓（tomcat）、iis等服務(wù)器的支持下，爬上了網(wǎng)絡(luò)，到處尋覓對主人有用的信息，然后運送到網(wǎng)絡(luò)中，最終生成產(chǎn)品，或者半產(chǎn)品?？纯茨汶娔X上的那根網(wǎng)線，它那么小，但是很難想象它從你的電腦上拿走了什么，又給你送來了什么。有些遠了，繼續(xù)說數(shù)據(jù)這些事。目前我接觸過的算法有：（太多了，一時間真不好說出來） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知器、bp、rbf等很多的算法），遺傳算法，支持向量機，層次分析法，各種回歸，灰色系統(tǒng)（國產(chǎn)的方法，用于不確定知識的預(yù)測），粗糙集，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，時間序列分析（也有很多）。學習和研究紙面的算法公式只是第一步，不可以忽略的基礎(chǔ)，如何使用這些方法，在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)上找到自己需要的、滿足客戶需要的數(shù)據(jù)和信息，從而讓需要的人能夠更加方便地得到，是今后的重頭戲了。貌似很多的企業(yè)已經(jīng)進軍數(shù)據(jù)倉庫這一塊，并嘗到了巨大的甜頭，也有企業(yè)養(yǎng)著一隊預(yù)備軍，專注研發(fā)，隨時準備奔赴前線，占領(lǐng)市場。無線網(wǎng)絡(luò)市場的競爭已經(jīng)到了激烈的局面，普適計算的時代也快到了吧。它依賴于硬件產(chǎn)品的可穿戴，和軟件產(chǎn)品的內(nèi)嵌、快速響應(yīng)?？偠灾絹碓饺诵曰?，誰都不愿意抱著筆記本電腦蹲廁所，是吧？
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