通过对所有的决策树进行加总来预测新的数据（在分类时采用多数投票，在回归时采用平均）。

RF和adaboost的更多相关文章

  1. 决策树(中)-集成学习、RF、AdaBoost、Boost Tree、GBDT

    参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/li ...

  2. 集成学习小结（RF、adaboost、xgboost）

    目录 回顾监督学习的一些要素 集成学习(学什么) bagging boosting 梯度提升(怎么学) GBDT Xgboost 几种模型比较 Xgboost 与 GBDT xgboost 和 LR ...

  3. AlexNet详解3

    Reference. Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet Classification with Deep Convolutional Ne ...

  4. A Comprehensive Evaluation of Approaches for Built-Up Area Extraction from Landsat OLI Images Using Massive Samples（landsat8建城区提取不同方法比较）

    感觉主要是数据的创新,方法就是比较了传统方法(RF,SVM,Adaboost)和CNN,输入比较了单像素输入和像素周围3,5,7大小的范围.也不是语义分割,最基本的CNN,单像素时还用的1*1的卷积 ...

  5. Stacking：Catboost、Xgboost、LightGBM、Adaboost、RF etc

    python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&am ...

  6. 【十大经典数据挖掘算法】AdaBoost

    [十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensem ...

  7. AdaBoost的java实现

    目前学了几个ML的分类的经典算法,但是一直想着是否有一种能将这些算法集成起来的,今天看到了AdaBoost,也算是半个集成,感觉这个思路挺好,很像人的训练过程,并且对决策树是一个很好的补充,因为决策树 ...

  8. 以Random Forests和AdaBoost为例介绍下bagging和boosting方法

    我们学过决策树.朴素贝叶斯.SVM.K近邻等分类器算法,他们各有优缺点:自然的,我们可以将这些分类器组合起来成为一个性能更好的分类器,这种组合结果被称为 集成方法 (ensemble method)或 ...

  9. Adaboost、RandomFrest、GBRT的区别

    Adaboost.RandomFrest.GBRT都是基于决策树的组合算法 Adaboost是通过迭代地学习每一个基分类器,每次迭代中,把上一次错分类的数据权值增大,正确分类的数据权值减小,然后将基分 ...

随机推荐

  1. Python下json中文乱码解决办法

    json.dumps在默认情况下,对于非ascii字符生成的是相对应的字符编码,而非原始字符,只需要 #coding=utf8 import json js = json.loads('{" ...

  2. Spring Boot系列教程五：使用properties配置文件实现多环境配置

    一.前言 实际项目开发过程中会用到多个环境,比如dev,test,product环境,不同的环境可能使用不同参数,为便于部署提高效率,本篇主要通过properties配置文件来实现多环境的配置. 二. ...

  3. 常州day1p4

    给定一棵 n 个点的树,树上每个节点代表一个小写字母,询问一个字符串 S 是否在树上出现过? 字符串 S 出现过即表示存在两个点 u,v,u 到 v 的最短路径上依次连接所有点上的字母恰好是 S N ...

  4. 【Luogu3676】小清新数据结构题（动态点分治）

    [Luogu3676]小清新数据结构题(动态点分治) 题面 洛谷 题解 先扯远点,这题我第一次看的时候觉得是一个树链剖分+线段树维护. 做法大概是这样: 我们先以任意一个点为根,把当前点看成是一棵有根 ...

  5. SSH 阿里云服务器

    1.在服务机上操作 创建要远程登录的用户和密码 sudo adduser username    正在添加用户“username”... 正在添加新组“username”(1001)... 正在添加新 ...

  6. 平衡树【Treap】

    平衡树的板题,用Treap实现. 具体参见注释,写的很详细了,包括了原理,实现以及注意事项 蒟蒻写个注释板子写了两天,太弱了QAQ 感谢niiick指导 Code #include<iostre ...

  7. java格式化字符串，在指定位置插入指定字符串，兼容中英文以及特殊字符，例如:换行,用于解决生成pdf换行问题等问题

    本博客是自己在学习和工作途中的积累与总结,仅供自己参考,也欢迎大家转载,转载时请注明出处.  http://www.cnblogs.com/king-xg/p/6370890.html 如果觉得对您有 ...

  8. Java设计模式の责任链模式

    在阎宏博士的<JAVA与模式>一书中开头是这样描述责任链(Chain of Responsibility)模式的: 责任链模式是一种对象的行为模式.在责任链模式里,很多对象由每一个对象对其 ...

  9. == 和 equals，equals 与 hashcode，HashSet 和 HashMap，HashMap 和 Hashtable

    一:== 和 equals == 比较引用的地址equals 比较引用的内容 (Object 类本身除外) String obj1 = new String("xyz"); Str ...

  10. Uva5211／POJ1873 The Fortified Forest 凸包

    LINK 题意:给出点集,每个点有个价值v和长度l,问把其中几个点取掉,用这几个点的长度能把剩下的点围住,要求剩下的点价值和最大,拿掉的点最少且剩余长度最长. 思路:1999WF中的水题.考虑到其点的 ...