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Nov 18 2025

mob64ca140b0bc8 - randomForestSRC 歷史版本

集成學習系列： Blending and Bagging Adaptive Boosting Decision Tree Random Forest Gradient Boosted Decision Tree Random Forest 1 - Random Forest Algori

機器學習 , 集成學習 , 隨機森林 , bootstrap , 雲計算 , ensemble , 雲原生

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Nov 18 2025

mob64ca13fb6939 - 人工智能 - AI版“大逃殺”！通過遊戲不斷增強AI的適應性和學習能力 - 數據堂

目的：使用多種模型比較效果優劣。 目前使用了 隨機森林，邏輯迴歸，SVC，MLP 模型，收集了 44 局遊戲數據。 特徵矩陣 X 形狀: (5195, 4032) 標籤分佈: {向左走: np.int64(1419), 向右走: np.int64(1017), 發射子彈: np.int64(2759)} 隨機森林效果很差，一直往左走。猜測是數據

隨機森林 , 泛化 , 過擬合 , Css , 前端開發 , HTML

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Jan 07 2026

畢設大神 - 基於Python爬蟲的網絡小説熱度分析django-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 在數字化信息飛速發展的當下，網絡文學市場規模不斷擴大，網絡小説熱度分析對於瞭解讀者喜好、優化平台運營具有重要意義。隨着互聯網技術的持續演進，海量的網絡小説數據藴含着豐富的讀者行為和偏好信息，如何從中挖掘有價值的內容成為亟待解決的問題。基於Python爬蟲技術，能夠高效獲取網絡小説相關數據，為後續的熱度分析提供堅實的數據基礎。 本系統基於B/S開發模式，前端採用

隨機森林 , 數據 , 後端開發 , JAVA , Python

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Nov 21 2025

我是數據分析師 - 軟件工程學習筆記

一、核心知識點梳理 聚類算法：K-means（無監督學習的典型代表） • 基本思想： 將數據集劃分為K個簇，使得同一簇內的數據點儘可能相似，而不同簇間的數據點儘可能不同。 • 偽代碼與流程： 1. 輸入： 數據集 D，預設的簇數量 K。 2. 初始化： 隨機選擇K個數據點作為初始質心。 3. 迭代優化： a. 分配

隨機森林 , 聚類 , 相似度 , 前端開發 , Javascript

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Nov 28 2025

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在電商用户流失預測與留存策略制定中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在電商用户流失預測與留存策略制定中的應用/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在《大數據新視界》和《 Java 大視界》專欄的探索之旅中，我們已見證 Java 大數據在多個領域的驚豔表現。如今，在競爭白熱化的電商戰場，用户流失成為企業利潤的

機器學習 , spark , 隨機森林 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 留存策略 , 電商用户流失

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Dec 14 2025

代碼天地 - 突破隨機森林，結合ARIMA時間序列預測 ！！

一般來説，時間序列像一條由兩部分組成的河流：一部分是“平穩、能用直線或簡單公式描述”的水流（線性成分），另一部分是“突然的涌動、彎曲和複雜模式”（非線性成分）。 ARIMA 擅長抓住那部分可以用線性自迴歸/移動平均解釋的“規矩”水流；隨機森林擅長從複雜、非線性的關係裏找模式。 把兩者“融合”起來，就是先用 ARIMA 把序列裏能用線性解釋的部分拿掉（得到殘差），再讓

隨機森林 , 擬合 , 服務器 , 方差 , 分佈式

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Dec 12 2025

Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第七天：機器學習入門

📚 今日目標 理解機器學習基本概念和分類 掌握數據預處理與特徵工程 學習監督學習基礎算法 瞭解無監督學習方法 掌握模型評估與驗證技術 🤖 第一部分：機器學習基礎 1.1 機器學習概述 # 機器學習是讓計算機從數據中學習規律的方法 # 主要類型： # 1. 監督學習：有標籤數據 # 2. 無監督

隨機森林 , 決策樹 , 數據 , AI寫作 , aigc

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Jan 03 2026

畢設大神 - 基於隨機森林算法的Boss直聘數據分析及可視化-計算機畢業設計源碼+LW文檔分享

摘要 在數字化浪潮席捲的當下，線上招聘平台日益成為企業招攬人才和求職者尋找機會的關鍵樞紐。Boss直聘憑藉其獨特的模式和廣泛的用户基礎，匯聚了大量有價值的招聘和求職數據。但目前對這些海量數據的深度挖掘和有效利用還存在欠缺，為了更好地發揮數據價值，本項目應運而生。 本項目綜合運用 Django、Python、Scrapy 以及機器學習等前沿技術

隨機森林 , 數據 , 後端開發 , 數據分析 , JAVA

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