隨機森林

機器學習A-Z~決策樹與隨機森林

決策樹 有的人可能聽過一個詞:CART,這個代表的意思是Classification And Regression Tree。它是一個分類和迴歸的決策樹。它被分為兩類,一類是分類決策樹(Classifica

隨機森林的直觀理解

對於那些認為隨機森林是黑匣子演算法的人來說,這篇帖子會提供一個不同的觀點。接下來,本文將從4個方面去理解隨機森林模型。感興趣的朋友也可以直接前往 BigQuant人工智慧量化投資 平臺進一步研究。 1.

使用LIME探索模型

編者按:模型的解釋性對於模型的應用和可信,有著重要意義。同時,也可以讓模型更透明,更公平,也更好地服務大眾,以降低模型多帶來的風險。如何對黑盒模型的解釋性做探索和研究,本文的LIME方法在一定程度上可

隨機森林演算法

你好,你在本文中,可以看到這些內容: 隨機森林是什麼? 隨機森林如何工作? 隨機森林的優勢 隨機森林的應用 隨機森林是什麼? 隨機森林是一種非引數的整合學

[譯] 機器學習之隨機森林實戰

最近在medium中看到William Koehrsen,發現其分享了數十篇python相關的高質量的資料分析文章。我想盡量抽時間將他的文章翻譯過來,分享給大家。 作者:William Koehrsen

[譯] 五分鐘帶你瞭解隨機森林

最近在medium中看到William Koehrsen,發現其分享了數十篇python相關的高質量的資料分析文章。我想盡量抽時間將他的文章翻譯過來,分享給大家。 作者: William Koehrsen

條件隨機場之CRF++原始碼詳解-預測

這篇文章主要講解CRF++實現預測的過程,預測的演算法以及程式碼實現相對來說比較簡單,所以這篇文章理解起來也會比上一篇條件隨機場訓練的內容要容易。 預測 上一篇條件隨機場訓練的原始碼詳解中,有一個地方

條件隨機場之CRF++原始碼詳解-訓練

上篇的CRF++原始碼閱讀中, 我們看到CRF++如何處理樣本以及如何構造特徵。本篇文章將繼續探討CRF++的原始碼,並且本篇文章將是整個系列的重點,會介紹條件隨機場中如何構造無向圖、前向後向演算法、如何計算

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