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. Spring MVC @PathVariable注解

    下面用代码来演示@PathVariable传参方式 @RequestMapping("/user/{id}") public String test(@PathVariable(& ...

  2. mysql 中delete和trncate区别

    mysql中删除表记录delete from和truncate table的用法区别: MySQL中有两种删除表中记录的方法:(1)delete from语句,(2)truncate table语句. ...

  3. tp查询中2个表格中字段，比较大小

    $where['_string'] = '`has_number` < `number`';//~~~注意:这里`不能丢了: $coupon_flag = $coupon->where($ ...

  4. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机6SVM总结

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 12.6SVM总结 推荐使用成熟的软件包 用以解决 SVM 最优化问题的软件很复杂,且已经有研究者做了很多年数值优化.因此强烈 ...

  5. 《Apache HttpClient 4.3开发指南》

    转载自:http://blog.csdn.net/chszs/article/details/16854747 作者:chszs,转载需注明.博客主页:http://blog.csdn.net/chs ...

  6. KeyDown,KeyPress和KeyUp详解(转)

    1．按键的类型 Windows窗体将键盘输入标识为由按位Keys枚举表示的虚拟键代码.使用Keys枚举,可以综合一系列按键以生成单个值,这些值与WM_KEYDOWN和WM_SYSKEYDOWNWind ...

  7. Latent Semantic Analysis(LSA/ LSI)原理简介

    LSA的工作原理: How Latent Semantic Analysis Works LSA被广泛用于文献检索,文本分类,垃圾邮件过滤,语言识别,模式检索以及文章评估自动化等场景. LSA其中一个 ...

  8. Jenkins使用教程之创建job

    第一部分:常规设置(general) 1.点击新建,进入新建项目页面 2.输入项目名称,选择构建一个自由风格的软件项目(里面可以自己自由进行配置,使用更加灵活),点击ok 3.项目名称与描述 4.gi ...

  9. 计算方法 -- 解线性方程组直接法(LU分解、列主元高斯消元、追赶法)

    #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstdlib> ...

  10. C11线程管理：互斥锁

    1.概述 锁类型 c11提供了跨平台的线程同步手段,用来保护多线程同时访问的共享数据. std::mutex,最基本的 Mutex 类,独占的互斥量,不能递归使用. std::time_mutex,带 ...