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随机森林原理

随机森林原理

作者: 灵妍 | 来源:发表于2018-03-21 13:14 被阅读2次
1、集成学习

就是对于同一个分类问题,同一组训练集,构建多个分类器,有多个分类器的平均值或者众数决定分类结果,以此来减小分类的波动性。


集成学习.PNG
2、算法步骤

现在训练集中随机抽取K个样本,然后利用这K个样本作为新的训练集构建决策树,重复上述步骤构建N个决策树,引用这N个决策树对新的样本进行分类,选择N棵决策树分类结果的MODE(众数)作为分类结果。


步骤.PNG
3、这里有篇论文,是关于随机森林算法在姿势识别中的应用,可以参考一下。
论文介绍.PNG

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