Random Forest. Машинное обучение, лекция 7.

preview_player
Показать описание
Random Forest (англ. случайный лес) – ансамбль деревьев решений. Для того, чтобы объединение деревьев в ансамбль могло дать прирост в точности, деревья должны быть разными. Есть два основных способа это сделать:
1. Bootstrap Aggregating
2. Random Node Optimization.

Мы разбираем оба метода. Рассматриваем свойства метода Random Forest для разных гиперпараметров.


Информация о лекциях:

Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению:
  1. Евгений Разинков
  2. machine learning
  3. AI
  4. razinkov.ai
  5. word2vec
  6. объяснение
Рекомендации по теме
Random Forest. Машинное 0:36:06

Random Forest. Машинное обучение, лекция 7.

Евгений Разинков. Лекция 0:53:58

Евгений Разинков. Лекция 7. Random Forest (курс 'Машинное обучение', весна 2019)...

Лекция 11. Random 0:50:12

Лекция 11. Random forest

Что такое Алгоритм 0:08:14

Что такое Алгоритм случайного леса? Random Forest

Случайный лес 0:06:07

Случайный лес

Machine Learning (2023). 0:45:02

Machine Learning (2023). Random Forest

#41. Случайные деревья 0:18:26

#41. Случайные деревья и случайный лес. Бутстрэп и бэггинг | Машинное обучение...

Напишем алгоритм Random 0:41:00

Напишем алгоритм Random Forest со слов Лео Бреймана.

Konstantin Burlachenko 'Ensemble 1:18:26

Konstantin Burlachenko 'Ensemble of trees, Bagging, Random Forest'

Основы машинного обучения, 1:13:27

Основы машинного обучения, лекция 14 — случайный лес, градиентный бустинг...

Основы машинного обучения, 0:53:39

Основы машинного обучения, лекция 13 — бэггинг и случайные леса...

Random Forest. Лекция 0:51:18

Random Forest. Лекция 7 по машинному обучению

RandomForest - очень 0:14:17

RandomForest - очень просто о том, как использовать классификацию в Python...

Прикладной Python | 0:51:16

Прикладной Python | Machine Learning | Лекция №14: Random Forest

Тренировки по ML. 1:43:01

Тренировки по ML. Лекция 4: Решающие деревья, композиции деревьев, Random Forest...

Основы машинного обучения, 2:37:50

Основы машинного обучения, группа БИ 1 — семинар 12

Машинное обучение. Логические 1:33:05

Машинное обучение. Логические методы классификации. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс....

Машинное обучение 5. 1:04:29

Машинное обучение 5. Решающие деревья

Статистика. Случайный Лес. 0:55:56

Статистика. Случайный Лес.

Машинное обучение 6. 1:22:31

Машинное обучение 6. Decision trees and Ensembles

1. Machine Learning 0:53:23

1. Machine Learning Decision Tree & Random Forest

Лекция 6. Ансамблевые 1:24:58

Лекция 6. Ансамблевые алгоритмы машинного обучения. Сергей Артамонов...

ПЗАД2020. Лекция 24. 1:36:41

ПЗАД2020. Лекция 24. Случайный лес

11.5 Random forest 0:09:53

11.5 Random forest - Случайный лес

Комментарии
Автор

Просто забежал сказать спасибо за ваши лекции и канал. Наверное один из лучших материалов, который попадался на русском языке. Очень нравится уделение внимания ньюансам, которые дают более глубокое понимание материала.

sergeyproshchenko
Автор

Странно, почему нужно двигать границы или дублировать наблюдения? Почему нельзя брать в качестве корня дерева другой параметр? Скажем первое дерево начинается с разделения на 2 группы по первому параметру, а 2-е с разделения по второму? Деревья будут разными.

ТарасМаковейчук