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随机森林是一种著名的集成学习方法,被广泛应用于数据分类和非参数回归。本文对随机森林算法的主要理论进行阐述,包括随机森林收敛定理、泛化误差界以和袋外估计三个部分。最后介绍一种属性加权子空间抽样的随机森林改进算法,用于解决超高维数据的分类问题。
随机森林理论浅析
【摘 要】
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随机森林是一种著名的集成学习方法,被广泛应用于数据分类和非参数回归。本文对随机森林算法的主要理论进行阐述,包括随机森林收敛定理、泛化误差界以和袋外估计三个部分。最
【机 构】
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深圳市高性能数据挖掘重点实验室; 中国科学院深圳先进技术研究院;
【出 处】
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集成技术
【发表日期】
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2013年01期
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