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集成学习是一类非常重要且实用的方法,以简单高效著称的随机森林算法是集成学习算法的代表之一,它集成众多决策树并以投票的方式输出结果,在许多应用领域取得了巨大的成功。文章介绍决策树和随机森林算法,总结随机森林算法在性能改进、理论性质方面的研究进展,及其和深度学习算法之间的区别与联系。
集成学习之随机森林算法综述
【摘 要】
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集成学习是一类非常重要且实用的方法,以简单高效著称的随机森林算法是集成学习算法的代表之一,它集成众多决策树并以投票的方式输出结果,在许多应用领域取得了巨大的成功。
【机 构】
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清华大学深圳研究生院/计算机科学与技术系
【出 处】
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信息通信技术
【发表日期】
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2018年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771273)
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