【机器学习】集成学习（Bagging）——随机森林（RandomForest）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言集成学习方式大致分为两种，一种是Boosting架构，采用模型之间串行的方式，典型算法代表为AdaBoost、GBDT等，第二种为Bagging，它是采用模型独立并行的架构，典型算法代表随机森林。我们集成模型是为了提高模型的泛化能力，希望每个学习器能够有各自的特点，而....
01 集成学习 - 概述、Bagging - 随机森林、袋外错误率
这几章我们聊聊集成学习，__集成学习算法__是目前为止我们在__相同特征__条件下做特征工程时，建立模型评分和效果最好的算法。比之前讲过的线性回归、Logist回归、KNN、决策树的评分效果都好。 集成学习的讲解分三个部分：__Bagging-自举汇聚__、__Boosting-提升算法__、__Stacking-模型融合__。注意：Stacking模型是一个很有趣的算法，在比赛中用到有时候效果....
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