haohai9309

摘要： 随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习方法，将多个决策树组合成一个更为强大和稳健的模型，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过构建大量决策树，每棵树都基于不同的随机样本和特征子集进行训练，最后通过投票或平均的方式综合所有树的预测结果。这样做的好处在于增加了模型的多样性，减少了过拟 阅读全文

摘要： 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习算法，用于分类和回归任务。其核心思想是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。SVM的关键在于找到支持向量，即离超平面最近的数据点，这些支持向量决定了超平面的位置和方向。SVM通过最大化支持向量与超 阅读全文