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
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2024-04-25 10:50:26
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Random Forest——随机森林上一篇是讲到了决策树，这篇就来讲一下树的集合，随机森林。①Aggregation Model随机森林还是没有脱离聚合模型这块，之前学过两个aggregation model，bagging和decision tree，一个是边learning边uniform。首先是boostrap方式得到数据D1，之后训练做平均；另一个也是边learning但是做的是cond
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2024-04-29 11:39:39
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KNN: 依赖数据，无数学模型可言。适用于可容易解释的模型。 对异常值敏感，容易受到数据不平衡的影响。Bayesian: 基于条件概率， 适用于不同维度之间相关性较小的时候，比较容易解释。也适合增量训练，不必要再重算一遍。应用：垃圾邮件处理。Decision Tree: 此模型更容易理解不同属性对于结果的影响程度（如在第几层)。可以同时处理不同类型的数据。但因为追踪结果只需要改变叶子节点
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2024-05-03 19:16:46
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介绍sklearn (scikit-learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具简单高效的数据挖掘和数据分析工具
可供大家在各种环境中重复使用
建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上
开源，可商业使用 - BSD许可证目录安装 scikit-learn用户指南
1. 监督学习1.1. 广义线性模型1.2. 线性和二次判别分析1.3. 内核岭回归1.4. 支持向量机
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2024-05-09 22:04:22
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保存文档是 Ctrl+S 另外在使用办公软件时很多操作都可以用快捷键来完成，列表如下： 快捷键 作用 Ctrl+Shift+Spacebar 创建不间断空格 Ctrl+ -(连字符) 创建不间断连字符 Ctrl+B 使字符变为粗体 Ctrl+I 使字符变为斜体 Ctrl+U 为字符添加下划线保存excel文件的快捷键是什么？保存excel文件的快捷键是：Ctrl+S按键。 使用方法：首先打开一个e
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2024-04-09 20:18:08
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这一章主要介绍了概率分析和随机算法，概率分析就是假设对于不确定的输入的条件下通过概率分析来得到时间复杂度的一个平均情况。 对于某些平均情况较好的算法，而对于某些特定输入条件下时间复杂度较高的情况，可以对输入进行随机化来达到平均情况，即对部分地随机化来达到一个较好的情况。例如对于数组A[1.....n]的输入，要让数组中元素随机排列文中提高两个方法，1
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2024-08-22 21:42:24
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先看这个类的参数：class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini',
max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1,
min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’,
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2023-11-23 17:17:19
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## 随机森林（Random Forest）介绍及示例代码
随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习的机器学习算法，由多个决策树组成，用于分类和回归任务。它是一种强大的模型，能够处理高维数据集和大量特征。本文将介绍随机森林的原理、应用场景以及如何使用Java实现。
### 随机森林原理
随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是独立训练的。在构建每棵决策树时，随机森林随机选择特
原创
2023-10-15 10:41:23
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随机森林算法原理请参照上篇:随机森林。数据依旧为MNIST数据集。 代码如下： from __future__ import print_function# Ignore all GPUs, tf random forest does not benefit from it.import osi
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2019-07-14 07:19:00
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对于随机森林算法，原理我想大家都会去看论文，推荐两个老外的网址http://www.stat.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/和https://cwiki.apache.org/MAHOUT/random-forests.html，第一个网址是提出随机森林方法大牛写的，很全面具体，第二个是我自己找的一个，算是一个简化版的介绍吧。说白了，随机森林分类
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2024-02-27 11:17:13
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2.OpenCV函数使用OpenCV提供了随机森林的相关类和函数。具体使用方法如下：(1)首先利用CvRTParams定义自己的参数，其格式如下 CvRTParams::CvRTParams(int max_depth, int min_sample_count, float regression_accuracy, bool use_surrogates, int max_
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2024-05-05 06:50:23
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这是《Excel VBA：办公自动化》教程的第3节，介绍变量。1.变量的基本知识案例：在「单元格B3」输入不同的行号，然后点击「显示答案」按钮，程序就会自动计算右边相应题目的答案，如何实现？[备注]1.题目中F列的数据采用了RANDBETWEEN(10,100)，H列采用了RANDBETWEEN(20,50)；2.函数RANDBETWEEN(bottom,top)，用于返回一个介于bottom（最
目录二、模型加载三、一些注意的情况1.保存加载用于推理的常规Checkpoint/或继续训练2.加载pytorch预训练模型3.保存多个模型到一个文件4.关于torch.nn.DataParallelpytorch有两种模型保存方式：1.保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络net# 保存和加载整个模型
torch.save(model_object, 'resnet.p
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2023-10-31 23:30:10
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我们在上线使用一个算法模型的时候，首先必须将已经训练好的模型保存下来。tensorflow提供了两种保存模型的方式，一种是使用tf.train.Saver函数来保存TensorFlow程序的参数和完整的模型结构，保存的文件后缀为 “.ckpt”；另一种方式是将计算图保存在一个 “.pb” 文件中。使用tf.train.saver()进行模型的保存保存 在创建Saver对象时，有一个参数我们经常会用
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2024-01-29 02:05:55
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随机森林也是非线性有监督的分类模型 随机森林是由多个决策树组成。是用随机的方式建立一个森林，里面由很多决策树组成。随机森林中每一棵决策树之间都是没有关联的。得到随机森林之后，对于一个样本输入时，森林中的每一棵决策树都进行判断，看看这个样本属于哪一类，最终哪一类得到的结果最多，该输入的预测值就是哪一类。 随机森林中的决策树生成过程是对样本数据进行行采样和列采样，可以指定随机森林中的树的个数和属性个数
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2024-04-20 22:43:35
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文件构成由TensorFlow保存的训练模型文件由四个文件组成：.
├── checkpoint
├── v18.ckpt-2333.data-00000-of-00001
├── v18.ckpt-2333.index
└── v18.ckpt-2333.meta每个文件的内容为：文件描述checkpoint指示文件夹中多个不同训练结果的属性，即如果在训练过程中保存了多次相同模型，在checkp
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2023-10-01 12:03:36
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在scikit-learn中，RandomForest的分类器是RandomForestClassifier，回归器是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。 一、Bagging框架的参数： 1. n_
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2018-07-02 18:50:00
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交叉验证(CrossValidation)方法思想以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价
在上一节训练手写训练集的模型中，每次运行，得到的模型参数都不同？这是什么原因造成的呢？答：一方面是因为神经网络的损失函数是一个复杂的非凸函数，使用梯度下降法只能是尽可能的去逼近全局最小值点，另一方面由于每次训练时批次中的数据元素是随机的, 到达最小值点的路径也不同，所以每次运行的结果都不同, 但相差不大。 那如何保存这些训练好的模型参数呢？保存训练好的模型参数可以使用 Sequential 模型中
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2024-02-17 08:31:02
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宜林地和疏林地主要区别在于疏林地是指郁闭度小于或等于0.19的林地，宜林地是指适合于栽植发展林木的林地特制荒山荒地、林间空地、采伐迹地、火烧迹地。宜林地：宜林地林业用地的一个类别。指适合于种植林木的土地。凡采伐迹地、火烧迹地、林中空地以及林木生长的一切荒山荒地,统称宜林地。通常包括采伐迹地、火烧迹地、林中空地等无林地和不利于农作物种植，而宜于林木生长发育的一切荒山荒地，以及乡村中大量的“四旁”地(
