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本文申明：此文為學習記錄過程，中間多處引用大師講義和內容。 一、概念 決策樹（Decision Tree）是一種簡單但是廣泛使用的分類器。通過訓練數據構建決策樹，可以高效的對未知的數據進行分類。決策數
本文實例講述了Python實現的隨機森林算法。分享給大家供大家參考，具體如下： 隨機森林是數據挖掘中非常常用的分類預測算法，以分類或回歸的決策樹為基分類器。算法的一些基本要點： *對大小為m的數據集進
前言 最近一段時間都在處理電影領域的數據, 而電影票房預測是電影領域數據建模中的一個重要模塊, 所以我們針對電影數據做了票房預測建模. 前期工作 一開始的做法是將這個問題看待成回歸的問題, 采用GBD
機器學習之隨機森林，供大家參考，具體內容如下 1、Bootstraping(自助法) 名字來自成語“pull up by y
其實predictionio 也是支持隨機森林算法的，可惜官方的例子沒有出現，我簡單寫了一點，您也可以參考這個地址：https://github.com/runapal5/PredictionIO-D
