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随机森林算法是基于决策树的集成学习算法，其核心思想是将多个决策树集合起来，以求取最优解。
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原理：（随机森林的分类预测和回归预测sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法）(1)给定训练集S，测试集T，特征维数F。
随机森林算法之根据下列算法而建造每棵树：用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。输入特征数目m，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。
6）随机森林算法中包含了对输入数据的重复自抽样过程，即所谓的bootstrap抽样。
1、原理：（随机森林的分类预测和回归预测sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法）(1)给定训练集S，测试集T，特征维数F。
2、algorithm(袋装决策树算法)，而不是随机森林。但可以通过适当的参数设置NVarToSample值来实现类似随机森林的算法。
3、梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的 弱函数集合（基函数） ；提升算法通过迭代的选择一个 负梯度方向上 的基函数来逐渐逼近 局部极小值 。
1、第七题/** * 动物抽象类 */public abstract class Animal {//颜色private String color；//类别private String type；//吃饭public abstract void eat()；//叫public abstract void cry()；//get set方法省略。。
2、设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的DBMS。将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式，这种转换一般遵循如下原则：一个实体型转换为一个关系模式。
3、import java.util.Arrays；import java.util.Scanner；//接收5个整数，然后把这5个整数按照从小到大的顺序输出到屏幕上。