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(全网最全)粒子群算法优化随机森林(PSO_RF)原理详细讲解和代码效果展示(数学建模国赛必备算法之一)
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合集:智能算法优化随机森林(PSO_RF) 智能算法优化支持向量机(PSO_SVM) 视频主要内容: 1.PSO_RF 代码运行效果展示 2.代码出图解释 3.对粒子群算法讲解 4.对RF的讲解 5.如何结合PSO和RF 视频代码适宜人群: 参加数学建模比赛本科生 对算法感兴趣的本科生 研究生 数学建模国赛经常用到RF 分类算法: BP神经网络(预测,分类,故障检测)BP_adaboost SVM支持向量机(二分类,多分类,线性可分,线性不可分,非线性分类)对于线性不可分,升维思想(低纬不可分转换为高纬可分) 随机森林(二分类,多分类) K_means(二分类,多分类) 共性 集成多个弱分类器分别进行分类(某一条样本K分类器分类结果) 差异:SVM分类标准是利用到超平面距离 (有监督) 随机森林分类思想借用决策树 (有监督) K_means K个数事先确定()函数(无监督) ·智能算法粒子群算法优化随机森林RF的两个参数: 树节点个数 叶节点个数
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