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.
你能不能给我一个电话？如果是和我一样的洪流，那就是机械工程版本。
也有用于科学的版本，但没有说到平板电脑。
事实证明，整个套件都在那里）。
扔了。
有一个问题要问可能知道的人。
所以只有一棵树。它将在N维空间建立什么样的边界？
有一个以上的边界......如果你看一下二维空间，它把它划分为范围--矩形。那么，对于n维来说，它将是超植物基因。
图片来自维基百科
有一个以上的边界......如果你看一下二维空间，它被划分为范围--矩形。那么对于n维来说，它将是超矩形。
维基百科上的图片。
是为了一棵树吗？
一棵树--飞机上的一条线？
是为了一棵树吗？
我认为一棵树就是平面上的一条线？ 对于二维图片来说。还是我错了？
不，1个分割是1条线......即把样本分成两部分......。
最后，它可能看起来像这样复杂的图像，而不是像NS中的线
不，1个分割是1条线......即把样本分成两部分......。
它最终可能看起来像这些复杂的图像，而不像NS线
这张照片是为一棵树准备的吗？我目前对来自一棵树的射频感兴趣。我需要理解为一棵树。我将从这里开始自己想办法。
我所读的东西，我什么都不明白。这似乎是清楚的，但只是对总数而言。
我的理解是，一棵树在N维空间中给出一个超平面。事实证明，我完全搞错了。
这张照片是为一棵树准备的吗？我现在对来自一棵树的射频感兴趣。我需要理解为一棵树。我自己会想办法的。
我读到的内容，没有任何意义。这似乎是清楚的，但只是对总数而言。
是的，这是为决策树--决定性的树。
然后，树的委员会通过装袋（引导聚合）被组装成一个随机森林模型。
根据这一原则--很多简单的树会比复杂的模型得到更好的结果
RF是一堆通过装袋聚合起来的普通树木。我的理解是，一棵树在N维空间中给出一个超平面。结果是我完全搞错了。
平面是线性分类，树不能做（或比线性回归 更差），只能做非线性的
是的，这是为决策树而设的--决策树
然后将一个树的委员会捆绑在一起（自举聚合），形成一个随机森林模型
原则上，很多简单的树会比一个复杂的模型得到更好的结果。
RF是一堆通过装袋收集的普通树木。如果你有任何可理解的链接--pdf一些，请扔在私人信息中。请不要使用Hubr)。
我希望有一个大的和详细的东西）。
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我不记得了，我上网搜了几篇文章。
如https://basegroup.ru/community/articles/description
很简单的
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