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4分鐘讀懂超強算法模型——隨機森林！
- 隨機森林簡介隨機森林是一種?基于決策樹的集成學習算法，以準確性和魯棒性而著稱。隨機森林結合來自許多決策樹的見解，得出更準確的結論。分解隨機森林決策樹的集成：隨機森林由許多決策樹組成，每棵樹都對問題提供不同的視角。投票系統(tǒng)：在隨機森林中，每個決策樹都會對輸入的數(shù)據(jù)進行預測，并產生一個結果。當所有決策樹都完成預測后，隨機森林會通過投票系統(tǒng)來綜合各個決策樹的預測選出最優(yōu)結果。多樣化學習：為了避免過于相似，隨機森林里每棵樹看到的都是數(shù)據(jù)的一個略有不同的子集，所以每棵樹都提供了略微不同的視角或觀點。這種多
- 關鍵字： 隨機森林 機械學習 AI
對全連接層的通俗理解
- 如果你是搞 AI 算法的同學，相信你在很多地方都見過全連接層。無論是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），還是自然語言處理（NLP）網(wǎng)絡，都能看到全連接層的身影。那么到底什么是全連接層，這一層在神經(jīng)網(wǎng)絡中有什么作用，以及它和矩陣乘法、卷積運算有什么關系呢？1、什么是全連接層全連接層（Fully Connected Layer），有時也被叫作密集層（Dense Layer）。之所以這么叫，是因為這一層的每個神經(jīng)元都與前一層的每個神經(jīng)元連接在一起，形成了一個全連接的網(wǎng)絡結構。全連接結構：圖源網(wǎng)絡這種全連接的方式與卷積和池化
- 關鍵字： 全連接層 AI 機械學習
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