关键词：
讲授集成学习的概念，Bootstrap抽样，Bagging算法，随机森林的原理，训练算法，包外误差，计算变量的重要性，实际应用
大纲：
集成学习简介
Boostrap抽样
Bagging算法
随机森林的基本原理
训练算法
包外误差
计算变量的重要性
实验环节
实际应用
随机森林是一种集成学习的算法，构建在bootstrap采样基础之上的，bagging算法基于boostrap采样，与之对应的是boosting算法。随机森林是多颗决策树的集成，由于采用了bootstrip采样，在训练时有一部分样本是没有被选中的，这些样本称为包外样本，训练完一个决策树之后可以测试这个样本集的误差，称为包外误差。
集成学习简介：
集成学习（ensemble learning）是机器学习中的一种哲学思想，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器（weaker learner），组合之后的模型称为强学习器。
在预测时使用这些弱学习器模型联合进行预测。
训练时需要用训练样本依次训练出这些弱学习器，如将训练集D分为D1、D2、...，分别用于训练弱学习器1、弱学习器2、...。
基于Bagging
sigai深度学习第十集卷积神经网络4
...标检测图像分割风格迁移总结讲述CNN典型应用，主要是在机器视觉领域里边，这是它应用最广的一个领域，包含下边几个应用：人脸识别；人脸检测；通用目标检测；图像分割；风格迁移。检测、分类、分割基本上已经涵盖了图... 查看详情
《机器学习技法》---随机森林
1随机森林bagging的好处是降低各个子分类器的variance，而决策树又是对数据敏感的算法，variance比较大。因此我们很自然地就把bagging用到了决策树。也就是基本的随机森林算法：随机森林的好处是：（1）每棵树并行化学习，非常... 查看详情
机器学习算法整理集成算法—随机森林模型
随机：数据采样随机，特征选择随机（数据采样，有放回） 查看详情
机器学习——随机森林
基础概念随机森林是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，并且每一棵决策树之间没有关联。也可说随机森林是决策树的组合模型，其中决策树的组合形式采用的是bagging的方式。Bagging和Boosting（补充理解）Baggi... 查看详情
为机器学习分类器提供深度特征（随机森林）
】为机器学习分类器提供深度特征（随机森林）【英文标题】：FeedDeepFeaturestoMachinelearningClassifiers(Randomforest)【发布时间】：2019-06-2315:21:17【问题描述】：我想将我的CNN深度特征提供给传统分类器，即随机森林，我不想使用MLP（... 查看详情
机器学习(十三)集成学习和随机森林（下）
五、随机森林和Extra-Trees六、AdaBoosting和GradientBoosting七、Stacking 八、学习scikit-learn文档,官方学习文档：http://scikit-learn.org http://scikit-learn.org/stable/user_guide.htm 查看详情
机器学习之随机森林
如果大家想学人工智能的话，那么就一定不能够忽视有关机器学习的内容。这时候就会有人问，什么是机器学习？所谓机器学习就是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论等多门学科。机器学习是专门研究计算机怎... 查看详情
集成学习之随机森林案例专题python机器学习系列（十七）(代码片段)
集成学习之随机森林案例专题【Python机器学习系列（十七）】文章目录1.Bagging与随机森林简介2.随机森林--分类任务2.1准备数据2.2python实现随机森林--分类任务2.3绘制ROC曲线与计算AUC2.4绘制决策树3.随机森林--回归任务集成... 查看详情
简单的机器学习问题（SVM，随机森林
】简单的机器学习问题（SVM，随机森林【英文标题】：Simplemachinelearningproblem(SVM,randomforest【发布时间】：2019-10-0512:42:18【问题描述】：我正在尝试解决机器学习任务，但遇到了一些问题。任何提示将非常感谢。我的一个问题是，... 查看详情
机器学习-决策树和随机森林
随机森林用法： 1.样本的相似度，认为在一个叶子节点的两个样本是相似的，来计算样本相似度矩阵。 2.特征选择：修改节点的特征选择，看预测的结果有没有显著变化，有的话，说明被替换的特征比较重要，反之，不... 查看详情
机器学习(十三)集成学习和随机森林（上）
一、什么是集成学习 二、SoftVotingClassifier 更合理的投票，应该有的权值 三、Bagging和Pasting 四、oob(Out-of-Bag)和关于Bagging的更多讨论 查看详情
机器学习集成学习代码练习（随机森林gbdtxgboostlightgbm等）
代码修改并注释：黄海广importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split生成数据生成12000行的数据，训练集和测试集按照3:1划分fromsklearn.datasetsimportmake_hastie_10_2data, 查看详情
机器学习知识点查漏补缺（随机森林和extratrees）
随机森林对数据样本及特征随机抽取，进行多个决策树训练，防止过拟合，提高泛化能力 一般随机森林的特点：1、有放回抽样（所以生成每棵树的时候，实际数据集会有重复），2、以最优划分分裂GivenastandardtrainingsetDofsizen,... 查看详情
机器学习集成学习（bagging）——随机森林（randomforest）（理论+图解+公式推导）
...创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大 查看详情
机器学习系列-bagging与随机森林
Bagging集成学习算法有两个大类:一个是Boosting，代表算法是AdaBoost；另一个是Bagging，本文介绍的随机森林是它的一个变种。Bagging也叫自举汇聚法（bootstrapaggregating），它在原始数据集上通过有放回抽样重新选出(T)个包含(m)条数据... 查看详情
r语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例）
R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） 笔者寄语：本文中大多内容来自《数据挖掘之道》，本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候，觉得在监督学习之后，做一个混淆矩阵就已... 查看详情
随机森林（randomforest）
... 前言：因为有接触过随机森林的基础知识，学习机器学习课程的时候也遇到过，最近又深入学习一次，以此mark一下。一.什么是随机森林？ 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomFore... 查看详情
机器学习集成学习算法(代码片段)
目录1集成学习算法简介1.1什么是集成学习1.2机器学习的两个核心任务1.3集成学习中boosting和Bagging1.4小结2Bagging和随机森林2.1Bagging集成原理2.2随机森林构造过程2.3包外估计2.3.1包外估计的定义2.3.2包外估计的用途2.4随机森林api介绍2... 查看详情