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随机森林用来解决什么问题
关于机器学习应用不得不思考
哪些问题
?
答:
1.房价模型是根据拟合的函数类型决定的。如果是直线,那么拟合出的就是直线方程。如果是其他类型的线,例如抛物线,那么拟合出的就是抛物线方程。机器学习有众多算法,一些强力算法可以拟合出复杂的非线性模型,
用来
反映一些不是直线所能表达的情况。2.如果我的数据越多,我的模型就越能够考虑到越多的情况...
支付宝上的芝麻信用是
用来
干
什么
的,有什么用?
答:
芝麻信用
请教关于R中randomForest程序包的
问题
答:
No.of variables tried at each split 就是mtry了,这个是random forest 的一个参数,需要tune的。这个图就是CV试了各个mrtry的值后得到的cv-error,按这图的话你可以设定mtry为20去run全部数据,应该就是最优化的设定了。这个图已经是500课树的了。mtry是每棵树每个split的时候randomly selected的...
课程内容框架
答:
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型
解决
监督学习和非监督学习训练和测试
问题
,解决回归、分类问题 3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型,如KNN、决策树、
随机森林
、K-Means等 4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式,熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等 5. 掌握深度学习卷...
有
什么
常用的机器学习算法吗?
答:
9. 袋装法和
随机森林随机森林
是最流行也最强大的机器学习算法之一,它是一种集成机器学习算法。想要学习了解更多机器学习的知识,推荐CDA数据分析师课程。CDA(Certified Data Analyst),即“CDA 数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的专业权威国际资格认证,旨在提升全民数字...
Python 适合开发
什么
答:
网络编程 Python可以非常方便的完成网络编程的工作,提供了众多的
解决
方案和模块,可以非常方便的定制出自己的服务器软件,无论是c/s,还是b/s模式,都有很好的解决方法。总结:一个优秀的Python工程师在任何的公司待遇都是非常不错的,不仅仅领域很广,相比于其他的程序语言来说,Python更加灵活,功能...
工程师工作岗位职责
答:
4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理,具备实际的建模经验,熟悉常用机器学习算法原理,如朴素贝叶斯/决策树/
随机森林
/逻辑回归/SVM等,并具备相关应用经验; 5.熟悉hadoop生态,具有spark/flink等实际开发经验; 6.极强的数据敏感度,能从海量数据中挖掘出数据核心价值,相关; 7.熟悉分布式...
随机森林
的随机性体现在哪里?
答:
首先,
随机森林
的随机性体现在特征选取的随机性,其次,样本的随机性,采用boostrap的采样思想,每次有放回的从样本中选取特定数量的样本作为样本集
rgf是
什么
意思?
答:
RGF是一种常见的缩写词,它代表了“RandomForestsandGradientBoosting”,中文意思是:“
随机森林
和梯度提升”。这是两种机器学习算法的结合体,可以
用来
处理各种各样的数据
问题
。随机森林常被用来进行分类和回归,而梯度提升则可以
解决
梯度下降过程中容易陷入局部最小值的问题。在实际应用中,RGF可以
用于
图像...
svm mode是
什么
?
答:
这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式,地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。在实际的生产中,虚拟化技术主要
用来解决
高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的重组重用,透明化底层物理硬件,从而最大化的利用物理硬件。
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