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旋转的森林之光

简述信息一览：

而AdaBoost 是第一个为二分类开发的真正成功的 boosting 算法。这是理解 boosting 的最佳起点。现代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最显著的是随机梯度提升。当然，AdaBoost 与短决策树一起使用。

简述数据挖掘中随机森林算法的原理，优点和主要参数随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

（图片来源网络，侵删）

随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。

随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是 Bootstrap Aggregation（又称 bagging）集成机器学习算法的一种。bootstrap 是从数据样本中估算数量的一种强大的统计方法。例如平均数。

机器学习中常用的方法有：（1）归纳学习符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。

（图片来源网络，侵删）

常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporal difference learning）。非监督式学习在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。

典型人工智能算法有哪些人工智能主要典型算法，有梯度下降的算法，减少过拟合的dropout算法等等。人工智能算法有集成算法、回归算法、贝叶斯算法等。集成算法。

机器学习新手必看十大算法本文介绍了机器学习新手需要了解的10大算法，包括线性回归、Logistic回归、朴素贝叶斯、K近邻算法等。

逻辑回归根据一组独立变量，估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。决策树利用监督学习算法对问题进行分类。

对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这m个特征，计算其最佳的分裂方式。每棵树都会完整成长而不会剪枝，这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被***用）。

假设此时「体重」的 Gini 不纯度更低，那么第 2 个节点便是「体重」，如下图：继续下去，我们便产生了一棵决策树。

具体来说，随机森林算法中，每个决策树都基于随机样本和随机特征进行构建，样本的随机性是通过从原始数据集中有放回地抽取样本来实现的，特征的随机性是通过从原始特征集中有放回地抽取特征来实现的。

除了上面两点，RF和普通的bagging算法没有什么不同，下面简单总结下RF的算法。输入为样本集D={（x1，y1），（x2，y2），...（xm，ym）}，弱分类器迭代次数T。

由Breiman等人于2001年提出。该算法通过构建多个决策树来学习数据的特征，并通过随机选择特征子集来降低过拟合的风险。随机森林算法通过随机选择特征子集和决策树的构建来降低过拟合的风险，同时保持了决策树算法的准确性和效率。

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