Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法,可以用来做分类,聚类,回归,和生存分析,这里只简单介绍该算法在分类上的应用. Random Forest(随机森林)算法是通过训练多个决策树,生成模型,然后综合利用多个决策树进行分类. 随机森林算法只需要两个参数:构建的决策树的个数t,在决策树的每个节点进行分裂时需要考虑的输入特征的个数m. 1. 单棵决策树的构建: (1)令N为训练样例的个数,则单棵决…
随机森林是一个最近比较火的算法 它有很多的优点: 在数据集上表现良好 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势 它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择 在训练完后,它能够给出哪些feature比较重要 在创建随机森林的时候,对generlization error使用的是无偏估计 训练速度快 在训练过程中,能够检测到feature间的互相影响 容易做成并行化方法 实现比较简单 随机森林思想 用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵…
Roadmap Random Forest Algorithm Out-Of-Bag Estimate Feature Selection Random Forest in Action Summary…
在得出random forest 模型后,评估参数重要性 importance() 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE.就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性的减少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一个概念的. IncNodePurity 也是一样, 如果是回归的话, node purity 其实就是 RSS(残差平方和residual sum of squar…
Ranking SVM 简介 排序一直是信息检索的核心问题之一,Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题(关于Learning to Rank的简介请见我的博文Learning to Rank简介).LTR有三种主要的方法:PointWise,PairWise,ListWise.Ranking SVM算法是PointWise方法的一种,由R. Herbrich等人在2000提出, T. Joachims介绍了一种基于用户Clickthrough数据使用Rank…
原文:http://www.52nlp.cn/python-网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多…
reference: http://www.52nlp.cn/python-%e7%bd%91%e9%a1%b5%e7%88%ac%e8%99%ab-%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%a4%84%e7%90%86-%e7%a7%91%e5%ad%a6%e8%ae%a1%e7%ae%97-%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0-%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%8c%96%e6%8e%98 一.Python网页爬虫工具集 一个真实的项目,一定是…
本文转载自:https://www.cnblogs.com/colipso/p/4284510.html 好文 mark http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88%AC%E8%99%AB-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86-%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E6%95%B0%E6%8…
一.简介 RF = Bagging + Decision Tree 随机:数据采样随机,特征选择随机 森林:多个决策树并行放在一起 几个误区: 不是每棵树随机选择特征,而是每一个结点都随机选择固定数目的特征 采样.样本数量为N,采样数量也为N,但是采取的是有放回的采样(bootstrap). 组合算法.训练结束之后,对新数据进行预测的时候,会让新数据在所有得到的M个决策树上进行预测,最后对结果进行平均或者进行投票.最早的算法是投票:每个树对每一类投票,sklearn的算法是对各个树进行了平均取结…
欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 前面机器学习方法(四)决策树讲了经典的决策树算法,我们讲到决策树算法很容易过拟合,因为它是通过最佳策略来进行属性分裂的,这样往往容易在train data上效果好,但是在test data上效果不好.随机森林random forest算法,本质上是一种ensemble的方法,可以有效的降低过拟合,本文将具体讲解. Background…
周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森…
一.Table for Content 在之前的文章中我们介绍了Decision Trees Agorithms,然而这个学习算法有一个很大的弊端,就是很容易出现Overfitting,为了解决此问题人们找到了一种方法,就是对Decision Trees 进行 Pruning(剪枝)操作. 为了提高Decision Tree Agorithm的正确率和避免overfitting,人们又尝试了对它进行集成,即使用多棵树决策,然后对于分类问题投票得出最终结果,而对于回归问题则计算平均结果.下面是几条…
前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等…
机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是 机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的 不断发展,相信这方面的人才需求也会越…
机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大…
机器学习常见算法简介 - 原文链接:http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-methods-infographic/ 应该使用哪种机器学习算法? 很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标. 不要使用最复杂的算法,除非其结果值得付出昂贵的开销和资源. 这里给出了一些最常见的算法,按使用简单程度排序. 1. 决策树(DT,Decision Trees) 在进行逐步应答过程中,典型的决策树分析会…
不多说,直接上干货! Weka简介 Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写,官方网址为:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka,在该网站可以免费下载可运行软件和源代码,还可以获得说明文档.常见问题解答.数据集和其他文献等资源.Weka的发音类似新西兰本土一种不会飞的鸟,如下图所示,因此Weka系统使用该鸟作为其徽标. Weka是新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开…
不多说,直接上干货! Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装(四) Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka3.7和3.9不同版本共存(七) 情况1 对于在Weka里,通过Weka  Package  Manager安装所需包时,其实,大部分情况下,直接选中All单选按钮,显示全部包,找到你要安装的包. 比如,大家,可以去尝试下wavelet这个包.我这里不多赘述了 然后,单击Install按钮进行安装.这时,Weka会弹出一个窗口请用户确认,单击“是(Y)”按钮确认自己的操作,在…
1.什么是随机采样? Bagging可以简单的理解为:放回抽样,多数表决(分类)或简单平均(回归): Bagging的弱学习器之间没有boosting那样的联系,不存在强依赖关系,基学习器之间属于并列生成.它的特点在“随机采样”. 随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采集固定个数的样本,但是每采集一个样本后,都将样本放回.也就是说,之前采集到的样本在放回后有可能继续被采集到.对于我们的Bagging算法,一般会随机采集和训练集样本数m一样个数的样本.这样得到的采样集和训练集样本的个…
总体来说,林对于random forest的讲解主要是算法概况上的:某种程度上说,更注重insights. 林分别列举了Bagging和Decision Tree的各自特点: Random Forest就是这二者的结合体. 1)便于并行化 2)保留了C&RT的优势 3)通过bagging的方法削弱了fully-grown tree的缺点 这里提到一个insights:如果各个分类器的diversity越大,aggregation之后的效果可能就越好. 因此,Random Forest不仅样本是b…
Roadmap Random Forest Algorithm Out-Of-Bag Estimate Feature Selection Random Forest in Action Summary…
原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Square…
不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可…
数据挖掘和机器学习 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切.机器学习方法构成数据挖掘的核心,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务. 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程.这个寻找过程必须是自动的或半自动的,并且数据总量应该是具有相当大的规模,从中发现的模式必须有意义并能产生一定的效益.通常,数据挖掘需要分析数据库中的数据来解决问题,如客户忠实度分析.市场购物篮分析等. 机器学习分为两种主要类型.第一种称为有监督学习,或称为预测学习,其目标是在给定一系列…
转自: [基础]常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计),QP(Quadratic Programming 二次规划), CP(Conditional Probability条件概率),JP(Joint Probability 联合概…
1.    数据挖掘与机器学习开源框架 1.1 框架概述 1.1.1 AForge.NET AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域.这个框架由一系列的类库组成.主要包括有: AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法…
随机森林(Random Forest,简称RF) 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法.随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”.“森林”我们很好理解,一棵叫做树,那么成百上千棵树就可以叫做森林了,这也是随机森林的主要思想“集成”的体现. 每棵决策树都是一个分类器(假设现在针对的是分类问题),那么对于一个输入样本,N棵树会有N个分类结果.而随机森林集…
为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识,花了些时间读了下HTK(用htk完成简单的孤立词识别)的部分源码,对该算法总算有了点大概认识,达到了预期我想要的.不得不说,网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少,都是各种公式满天飞,很少有说具体细节的,当然了,那需要有实战经验才行.下面总结以下几点,对其有个宏观印象即可(以孤立词识别为例). 一.每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道HMM模型中有个状态集S,那么每个状态用什么来表示呢,数字?向量?矩阵?其实这个状态集中的状态没有具体的…
能来看我这篇博客的朋友,想必大家都知道,Weka采用Java编写的,因此,具有Java“一次编译,到处运行”的特性.支持的操作系统有Windows x86.Windows x64.Mac OS X.Linux等.这里不多赘述.  Weka系统安装一共分为: 1.安装Weka所需系统要求 下表,列举了运行Weka的特定版本对Java版本的要求. Java 1.4 1.5 1.6 Weka <3.4.0 X X X 3.4.x X X X 3.5.x 3.5.0-3.5.2 >3.5.2 r289…