Зміст
5 відносини: R (мова програмування), Weka, Перенавчання, Фортран, Дерево ухвалення рішень.
- Алгоритми класифікації
- Ансамблеве навчання
- Обчислювальна статистика
- Теорія прийняття рішень
R (мова програмування)
R — мова програмування і програмне середовище для статистичних обчислень, аналізу та зображення даних в графічному вигляді.
Переглянути Random forest і R (мова програмування)
Weka
Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) — вільне програмне забезпечення для аналізу даних та машинного навчання, написане на Java в університеті Ваїкато (Нова Зеландія), розповсюджується за ліцензією GNU GPL.
Переглянути Random forest і Weka
Перенавчання
Зелена лінія представляє перенавчену модель, а чорна — регуляризовану. В той час як зелена лінія найкраще слідує тренувальним даним, вона занадто залежить від них, і, ймовірно, матиме вищий рівень похибки на нових небачених даних у порівнянні з чорною лінією.
Переглянути Random forest і Перенавчання
Фортран
Фортран (Fortran) (раніше FORTRAN — скорочення від «The IBM Mathematical Formula Translating System», тобто «Система трансляції математичних формул від IBM») — це імперативна мова програмування загального призначення, яка особливо підходить для інтенсивних чисельних та наукових обчислень.
Переглянути Random forest і Фортран
Дерево ухвалення рішень
Дерево ухвалення рішень (також можуть називатися деревами класифікацій або регресійними деревами) — використовується в галузі статистики та аналізу даних для прогнозних моделей.
Переглянути Random forest і Дерево ухвалення рішень
Див. також
Алгоритми класифікації
- Random forest
- Багатошаровий перцептрон
- Дерева рішень у машинному навчанні
- Доречно-векторна машина
- Задача класифікації
- Лінійний класифікатор
- Лінійний розділювальний аналіз
- Мережа радіальних базисних функцій
- Метод k-найближчих сусідів
- Метод групового урахування аргументів
- Метод опорних векторів
- Наївний баєсів класифікатор
- Перцептрон
- Похибка узагальнення
- Пошук найближчого сусіда
- Підсилювання (машинне навчання)
- Штучна нейронна мережа
- Ядрові методи
Ансамблеве навчання
- Random forest
- Підсилювання (машинне навчання)
Обчислювальна статистика
- Random forest
- Мережа радіальних базисних функцій
- Метод групового урахування аргументів
- Методи Монте-Карло марковських ланцюгів
- Складано-ножева перевибірка
- Статистичний бутстреп
- Стохастичний градієнтний спуск
- Штучна нейронна мережа
Теорія прийняття рішень
- Random forest
- Ілюзія вагомості
- Економічний агент
- Ефект обманки
- Ефект ілюзії правди
- Задача про перебірливу наречену
- Когнітивне упередження
- Мінімакс
- Смуток (теорія рішень)
- Теорія перспектив
- Теорія рішень
Також відомий як Випадковий ліс.