随机森林(Random Forest)是bagging算法的进化版,它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。 首先,RF使用了CART决策树作为弱分类器。第二,在使用决策树的基础上,RF对决策树的建立做了改进,对于普通的决策树,我们会在节点上所有的n个样本特征中选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分,但是RF通过随机选择节...
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✅随机森林:多棵决策树集成。✅支持向量机:寻找超平面分类。✅K 近邻算法:根据邻居类别确定样本类别。✅朴素贝叶斯:基于概率的分类算法。✅聚类算法(如 K-Means):数据分组。✅神经网络:深度学习基础。✅主成分分析:降维。✅集成学习算法:组合弱学习器为强学习器。✅强化学习算法:智能体与环境交互获...
例如,线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法都可以使用Python实现。 其次,Python在深度学习领域也发挥着重要作用。深度学习是一种基于神经网络的学习方法,通过多层次的神经网络来模拟人脑的学习和认知过程。Python的深度学习库,如TensorFlow和PyTorch,提供了强大的框架和工具,使得开发者可以轻松地构建和训练深度学习...
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