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随笔分类 -  决策树

主要讨论用于分类的决策树，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。在学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。
随机森林
摘要：现在现将随机森林的学习的大纲进行列举： 1.决策树的算法： ID3，C4.5，CART,bagging,GBDT,RandomForest. 2.RandomForest的原理： 在m个样本中，有放回的随机抽取m个样本，作为训练集。将在n个特征中抽取k(k<n)个特征来构建决策树，通过构建T棵决策树 阅读全文
posted @ 2016-12-04 22:46 天使_陈 阅读(320) 评论(0) 推荐(0)