3D视觉工坊的第68篇文章传统视觉基于特征点和参考坐标系的思想对物体进行姿态识别，这种方式对物体本身形状和颜色特征要求较高，对一些较为复杂的物体则不能很好工作，本文使用机器学习(随机森林)方式并通过颜色和深度特征对物体进行姿态识别。 1. 训练数据的采集由于是基于像素级的训练，所以需要每个像素都需要标签，这个标签包括每个像素所属的类别以及对应的三维空间坐标。a.标签如何获取呢
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2024-05-24 15:01:39
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一、集成学习和个体学习器的概念集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。个体学习器：也就是常见的学习算法，如逻辑回归，神经网络等，根据个体学习器间的强弱依赖关系，可以分类两类集成学习算法。一类是具有强依赖性，个体学习器必须串行生成的序列化方法，代表算法是Boosting。另一类的具有弱依赖性，个体学习器可同时生成的并行化方法，代表算法
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2024-03-10 21:28:29
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❤️ 内容介绍随着大数据时代的到来，数据分类成为了一个非常重要的任务。在众多的分类算法中，随机森林（Random Forest，简称RF）因其高准确率和良好的鲁棒性而备受关注。然而，RF算法本身存在一些问题，例如容易过拟合和难以确定最佳参数等。为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进的方法，其中之一就是基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称PSO）的随机森林（
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2024-08-22 15:08:01
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数学建模_随机森林分类模型详解Python代码随机森林需要调整的参数有：
（1） 决策树的个数
（2） 特征属性的个数
（3） 递归次数（即决策树的深度）'''
from numpy import inf
from numpy import zeros
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_tes
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2024-07-29 17:43:39
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目录***特征工程部分***1.工具准备2.读取数据3.准备数据4.默认参数的随机森林模型5.随机森林超参数调优通过计算确定n_estimators=200，调其他参数当max_features=26，模型性能抖动上升，无需细调可以看出max_depth单调上升，继续扩大max_depth通过调整，发现max_depth=40最优，接下来调整m
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2024-03-17 10:15:29
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文章目录：1 随机森林2 bagging3 神秘的63.2%4 随机森林 vs bagging5 投票策略6 随机森林的特点6.1 优点6.2 bias 与 variance6.3 随机森林降低偏差证明为什么现在还要学习随机森林？ 随机森林中仍有两个未解之谜（对我来说）。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别。随机森林(
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2024-03-08 15:08:20
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本发明属于机器学习算法领域，尤其涉及了一种基于cart算法的随机森林的决策树推理系统及方法。背景技术：随机森林(randomforest，简称rf)是一种新兴的高度灵活的机器学习算法，通过从大量数据中通过训练与分析找出一定的规律，并在接收到新数据后判断数据所属的结果类型。通常用来做市场营销模拟建模，或是预测疾病的风险和病患者的易感性。决策树是一种最基本的树形分类器。其中每个内部节点表示某个属性的特
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2024-07-05 20:40:06
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决策树与随机森林1 决策树原理决策树的目标是建立分类预测模型或回归预测模型口决策树得名于其分析结论的展示方式类似一棵倒置的树分类树和回归树分别对应分类预测模型和回归预测模型，分别用于对分类型和数值型输出变量值的预测。决策树体现了， 对样本数据的不断分组过程决策树体现了输入变量和输出变量取值的逻辑关系。决策树的最大特点是：它的预测是基于逻辑的即采用IF … THEN …的形式，通过输人变量取值的布尔
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2024-10-26 18:39:04
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基于随机森林算法的股价预测 在股价预测领域，基于决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等机器学习算法的量化投资策略层出不穷。本文主要介绍随机森林模型在股价预测领域的应用及拓展。 1
决策树随机森林算法是一种集成学习方法，随机森林的基分类器是决策树，决策树是一种最基本的分类与回归模型，由节点和有向边组成，因其外观看起来像一棵树，所以叫做决策树。其中，节点又分为根节点、内部节点、叶
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2024-03-10 09:43:02
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决策树原理决策树通过把样本实例从根节点排列到某个叶子节点来对其进 行分类。树上的每个非叶子节点代表对一个属性取值的测试， 其分支就代表测试的每个结果；而树上的每个叶子节点均代表 一个分类的类别，树的最高层节点是根节点。简单地说，决策树就是一个类似流程图的树形结构，采用自顶 向下的递归方式，从树的根节点开始，在它的内部节点上进行 属性值的测试比较，然后按照给定实例的属性值确定对应的分 支，最后在决策
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2024-05-04 14:04:39
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【翻译自 ： How to Develop Random Forest Ensembles With XGBoost】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】
首先 随机森林是一种由决策树构成的集成算法，他在很多情况下都能有不错的表现。什么是随机森林？随机森林属于 集成学习 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称） 方法。如果用图来表示他们之间的关系如下：1.决策树在解释随机森林前，需要先提一下决策树。决策树是一种很简单的算法，他的解释性强，也符合人类的直观思维。这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法，
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2024-02-19 21:23:48
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虽然matlab不像其他语言那样，对变量采用“先定义，后使用”的规则，但是，在使用一个变量之前，最好先对它进行“定义”。这里的“定义”是指为它分配空间，这样不但可以提高运行的速度(这在matlab的帮助中也提到，详见Preallocating Arrays一节)，而且还可以减少出错的几率，特别是在循环赋值、且变量大小不固定的时候。如何对matlab提速的问题？1.任务描述：根据A的取值，使用ims
随机步算法random walk随机游走这一名称由Karl Pearson在1905年提出[Pearson, K. (1905). The problem of the Random Walk. Nature. 72, 294.]，本来是基于物理中"布朗运动"相关的微观粒子的运动形成的一个模型，后来这一模型作为数理金融中的重要的假设，指的是证券价格的时间序列将呈现随机状态，不会表现出
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2024-04-25 17:06:44
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20220311—了解随机森林回归模型、多元非线性回归20220313—RF工具箱的加载参考以下两篇，下载了编译器；下载RF工具箱；成功！（还有一点小问题）——后续计算中再看吧（1）tree bagger------各特性说明Bag of decision trees - MATLAB- MathWorks 中国详例：Matlab TreeBagger随机森林回归实例_wokaowokaowoka
otto产品分类1 案例背景2 数据集介绍3 评分标准4 流程实现4.1 获取数据集4.2 数据基本处理4.3 模型训练4.4 模型评估4.5 模型调优4.6 生成提交数据 1 案例背景奥托集团是世界上最大的电子商务公司之一，在20多个国家设有子公司。该公司每天都在世界各地销售数百万种产品,所以对其产品根据性能合理的分类非常重要。不过,在实际工作中,工作人员发现,许多相同的产品得到了不同的分类。
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2024-03-11 17:10:53
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python 决策树集成-随机森林算法之分类实操基础概念集成集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。在机器学习算法中有许多模型属于这一类，但已证明有两种集成模型对大量分类和回归的数据集都是有效的，二者都以决策树为基础，分别是随机森林（random forest）和梯度提升决策树（gradiet boosted decision tree）。本篇文章先讲解一下随机森林。在了解随机森林之前建
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2024-05-05 07:14:10
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分类算法之决策树决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般只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，它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中，每一个实例都被一条路径或者一条规则所覆盖。通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理逻
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2024-03-18 06:49:07
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其实，之前就接触过随机森林，但仅仅是用来做分类和回归。最近，因为要实现一个idea，想到用随机森林做ensemble learning才具体的来看其理论知识。随机森林主要是用到决策树的理论，也就是用决策树来对特征进行选择。而在特征选择的过程中用到的是熵的概念，其主要实现算法有ID3和C4.5.下面我们先来看看决策树。 下面我
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2023-08-27 11:25:51
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1 内容介绍1.1.1 基本单元—决策树决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，因其结构呈树形，故称决策树. 学习决策树，本质上讲就是学习一系列if/else问题，目标是通过尽可能少的if/else问题来得到正确答案，我们从这些一层层的if/else问题中进行学习并以最快的速度找到答案.1.1.2 集成学习集成学习是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法. 
原创
2022-08-21 21:35:01
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