想优化你当前的随机森林回归预测模型？这篇文章了如何通过向量加权优化算法以及其他智能优化算法（如哈里斯鹰、狼群算法等），在 Matlab 环境下提升模型精度。通过详细的代码示例，你可以快速上手，掌握这些优化技术，提升模型的准确性。如果你对机器学习有些了解，并且想了解如何利用这些算法提高现有模型的效果，
JavaME 0 次浏览
智能优化算法的随机森林调参真的是个宝藏思路，尤其是用了麻雀优化算法（SSA）之后，效果提升挺的。作者把 SSA 优化随机森林的过程讲得比较细，还配了完整的 MATLAB 代码，拿来就能跑，省事。适应度函数怎么设计、SSA 怎么迭代、优化点在哪，文中都讲得挺透的。不光有 SSA，像哈里斯鹰算法、狼群算
cocos2D 0 次浏览
岭回归和LASSO回归是两种常用的线性回归模型，用于在存在共线性的情况下提高模型的稳定性。
Python 19 次浏览
逻辑斯蒂回归，用Python语言写的，比较简单，在小数据集上准确率为100%，资源中包含完整代码及测试数据
Python 20 次浏览
利用python3对Logistic算法进行实验
Python 17 次浏览
此资源提供了使用 Python 进行回归分析的指南。
Python 20 次浏览