Введение Стремительное развитие информационных технологий, в частности, прогресс в методах сбора, хранения и обработки данных позволил многим организациям собирать огромные массивы данных, которые необходимо анализировать. Объемы этих данных настолько велики, что возможностей экспертов уже не хватает, что породило спрос на методы автоматического исследования (анализа) данных, который с каждым годом постоянно увеличивается.
저에게 전화를 끊으십시오. 이것이 내가 가지고 있는 것과 동일한 토렌트라면 기계 공학용 버전이 있습니다.
과학용 버전도 있지만 알약에 대해서는 언급하지 않습니다.
거기에 전체 스위트 룸이 있음이 밝혀졌습니다)
던졌다.
아시는 분을 위한 질문입니다.
자, 나무는 하나뿐입니다. 분류할 때 N차원 공간에 어떤 경계를 만들 것인가, 일반적인 형태의 경계방정식은 어떻게 될까?
테두리가 하나 없습니다 .. 2 차원 공간을 보면 범위 - 직사각형으로 나뉩니다. n 차원의 경우 하이퍼 피고곤이 될 것입니다.
위키피디아의 사진
테두리가 하나 없습니다 .. 2 차원 공간을 보면 범위 - 직사각형으로 나뉩니다. n 차원의 경우 하이퍼 피고곤이 될 것입니다.
위키피디아의 사진
한 나무를 위한 것인가?
그것은 하나의 나무 인 것 같습니다 - 비행기에 한 줄? 2차원 이미지를 위해 아니면 내가 틀렸어?
한 나무를 위한 것인가?
그것은 하나의 나무 인 것 같습니다 - 비행기에 한 줄? 2차원 이미지를 위해 아니면 내가 틀렸어?
아니요, 1 분할은 1줄입니다. 즉, 샘플을 2 부분으로 나눕니다.
결국 NS 라인과는 다른 복잡한 이미지처럼 보일 수 있습니다.
아니요, 1 분할은 1줄입니다. 즉, 샘플을 2 부분으로 나눕니다.
결국 NS 라인과는 다른 복잡한 이미지처럼 보일 수 있습니다.
이 사진은 한 나무를 위한 것입니까? 나는 이제 한 나무의 RF에 관심이 있습니다. 한 나무를 이해하기 위해 나. 그럼 제가 알아서 해결하겠습니다.
내가 읽은 내용은 명확하지 않습니다. 이해할 수 있지만 집계에만 해당됩니다.
나는 한 나무가 N 차원 공간에서 초평면을 제공한다는 것을 이해합니다. 내가 모든 것을 잘못 이해하고 있음이 밝혀졌습니다.
이 사진은 한 나무를 위한 것입니까? 나는 이제 한 나무의 RF에 관심이 있습니다. 한 나무를 이해하기 위해 나. 그럼 제가 알아서 해결하겠습니다.
내가 읽은 내용은 명확하지 않습니다. 이해할 수 있지만 집계에만 해당됩니다.
예, 이것은 의사 결정 트리용입니다.
그런 다음 배깅 (부트스트랩 집계)을 통한 트리 위원회가 임의의 포리스트 모델로 조립됩니다.
원칙에 따르면 - 평균적으로 여러 개의 단순한 나무가 하나의 복잡한 모델보다 더 나은 결과를 제공합니다.
RF는 배깅을 통해 수집된 일반 트리의 무리입니다.나는 하나의 나무가 N 차원 공간에서 초평면을 제공한다는 것을 이해합니다. 내가 모든 것을 잘못 이해하고 있음이 밝혀졌습니다.
평면은 선형 분류이며, 나무는 이를 수행할 수 없으며(또는 선형 회귀 보다 나쁨) 비선형만 가능합니다.
예, 이것은 의사 결정 트리용입니다.
그런 다음 배깅(부트스트랩 집계)을 통한 트리 위원회가 임의의 포리스트 모델로 조립됩니다.
원칙에 따르면 - 평균적으로 여러 개의 단순한 나무가 하나의 복잡한 모델보다 더 나은 결과를 제공합니다.
RF는 배깅을 통해 수집된 일반 트리의 무리입니다.이해할 수 있는 링크가 있는 경우 - 모든 pdf, 개인 pliz에 던지십시오. Habr만 필요하지 않습니다)
나는 크고 상세한 것을 원한다.)
이해할 수 있는 링크가 있는 경우 - 모든 pdf, 개인 pliz에 던지십시오. Habr만 필요하지 않습니다)
나는 크고 상세한 것을 원한다.)
하지만 이미 기억나지 않습니다. Google에서 여러 기사를 읽었습니다.
여기에 예를 들어 https://basegroup.ru/community/articles/description
모든 것이 간단합니다.
하지만 이미 기억나지 않습니다. Google에서 여러 기사를 읽었습니다.
여기에 예를 들어 https://basegroup.ru/community/articles/description