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求问随机森林算法的简单实现过程?
***设此时「体重」的 Gini 不纯度更低，那么第 2 个节点便是「体重」，如下图：继续下去，我们便产生了一棵决策树。
特征的重要性=∑（oob error_1-oob error_0）/随机森林中决策树的个数 （4）对随机森林中的特征变量按照特征重要性降序排序。（5）然后重复以上步骤，直到选出m个特征。
集成学习通过建立几个模型的来解决单一预测问题。它的工作原理是 生成多个分类器/模型 ，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。
大家如何使用scikit-learn包中的类方法来进行随机森林算法的预测。其中讲的比较好的是各个参数的具体用途。这里我给出我的理解和部分翻译：参数说明：最主要的两个参数是n_estimators和max_features。
对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这m个特征，计算其最佳的分裂方式。 每棵树都会完整成长而不会剪枝，这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被***用）。
除了上面两点，RF和普通的bagging算法没有什么不同， 下面简单总结下RF的算法。 输入为样本集D={（x1，y1），（x2，y2），...（xm，ym）}，弱分类器迭代次数T。
人工智能需要学习哪些课程?
学习人工智能需要学习认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等相关专业知识。
人工智能专业的课程体系：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与***》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》。
一）人工智能基础理论研究相关方向，如：人工智能模型与理论、人工智能数学基础、优化理论学习方法、机器学习理论、脑科学及类脑智能等。
人工智能专业主要学的是核心课程包括：数学、统计、计算机、自动化等，这些学科都属于人工智能专业的核心课程。
目前，人工智能专业的学习内容课程主要包括：机器学习、人工智能导论（搜索方法等），图像识别、生物进化理论、自然语言处理、语义网、博弈论等。所需的基础课程主要是信号处理、线性代数、微积分和编程（有数据结构基础）。
卡彭(一个强大的机器学习框架)
卡彭介绍 卡彭是一个基于Python的开源机器学习框架，它提供了一系列的算法和模型，可以支持多种数据类型和任务类型。卡彭的设计理念是简单易用，同时也具有高效性和灵活性。
PyTorch：一个用于机器学习和深度学习的开源框架，提供各种工具和库。Caffe：一个用于深度学习的开源框架，提供高效的模型训练和部署功能。Keras：一个用于深度学习的开源框架，可与TensorFlow和其他后端一起使用。
CherryPy – 一个极简的 Python web 框架，服从 HTTP/1 [_a***_]且具有WSGI 线程池。TurboGears – 一个可以扩展为全栈解决方案的微型框架。web.py – 一个 Python 的 web 框架，既简单，又强大。
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