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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。 要深入理解上面这句话，请阅读我的另外两篇文章： 【机器学习】决策树 – Decision Tree 【机器学习】集成学习 - Ensemble Learning 随机森林属于 集成学习 中的 Bagging （Bootstrap AGgregation 的简称）
随机森林是一种监督式算法，使用由众多决策树组成的一种集成学习方法，输出是对问题最佳答案的共识。随机森林可用于分类或回归，是一种主流的集成学习算法。 随机森林中有许多的分类树。我们要将一个输入样本进行分类，我们需要将输入样本输入到每棵树中进行分类
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化
1.1.1 概念 决策树是一种机器学习算法，其模型呈现为一个树状结构，用于解决分类和回归问题。决策树通过对数据集的特征进行分析和判断，构建出一系列的决策规则，并根据这些规则对新的数据进行预测。 决策树的每个节点表示一个特征，每个分支代表该特征的某个取值
1.DrissionPage自动化Python爬虫工具采集飞猪网机票航班数据约1-5万条存入.csv文件作为数据集； 2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs； 3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集； 4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink之Scala、
一、引言 在《人工智能数学基础–概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数的概念，并介绍了连续随机变量一个重要的概率密度函数：正态分布的概率密度函数的定义以及推导、使用场景，本文将介绍连续随机
Change of Variable Theorem. 若随机变量 X ∈ R X in Bbb{R}
孤立森林（Isolation Forest，简称 iForest）是一种无监督学习算法，用于识别异常值。 其基本原理可以概括为一句话：异常数据由于数量较少且与正常数据差异较大，因此在被隔离时需要较少的步骤。 有两个假设： 异常的值是非常少的（如果异常值很多，可能被识别为正常的）
当今人工智能的算法纷繁复杂：神经网络、卷积神经网络CNN、遗传算法、进化策略、知识图谱、贝叶斯网络、支持向量机SVM、强化学习、生成对抗网络GAN，自编码器… 如果你把每个算法独立看待简直是眼花缭乱，头都是大的。这次我就带你理理这些算法，有些算法其实是可以
人工智能知识对于当今的互联网技术人来说已经是刚需。但人工智能的概念、流派、技术纷繁复杂，选择哪本书入门最适合呢？ 这部被誉为人工智能“百科全书”的《人工智能（第3版）》，可以作为每个技术人进入 AI 世界的第一本书。 这本书是美国人工智能领域的权威经典
