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random forest參數 在 TechOrange 科技報橘 Facebook 的最讚貼文

TechOrange 科技報橘 By TechOrange 科技報橘

2021-07-23 16:40:02 有 114 人按讚
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▍工業製程居然能用 Python 做優化？

Python 語言易學又強大，近年不但頻頻挑戰常居第二名的 Java 語言，還成為 AIoT 智慧製造的關鍵技能？想快速掌握 #智慧製造 #機器學習 應用實務，現在正是進修好時機！

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random forest參數 在 新思惟國際 Facebook 的最佳貼文

新思惟國際 By 新思惟國際

2021-06-30 06:30:00 有 212 人按讚
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😔 考專科需要論文，學校沒教怎麼寫？
⠀⠀
整個醫學教育，論文寫作課僅存在特定醫院，且課程走到最後，還是以臨床導師教學為中心，並未有一堂化繁為簡的系統性教程，教育新生代的醫師學子們如何寫論文，大多是踏著老師的路子，看著學長姊的論文，一步步的茫然摸索，經過數年的鍛鍊，運氣好一點能成就一篇 SCI 的論文，運氣差一點就投在 non-SCI 的期刊。
⠀⠀
回顧整個學習過程，我覺得滿可惜的地方是花了很多時間在摸索上，當摸索完畢後，往往又有更多臨床的事務還有考試的壓力接踵而來，只能期待自己早點進場，早點開始摸索，方能避免這樣的疊加壓力，所以個人一直很期待有一堂課能夠標準化（SOP）這樣的論文寫作流程。 　
⠀⠀
⠀⠀
▎免 IRB、免收案還能升等用，為什麼不學？　
⠀⠀
剛開始接觸統合分析和實證醫學時，不免帶有一些徬徨，過往的生物統計沒有學得頂好，SPSS 怎麼操作也忘得差不多，NNT 和 NNH 也是最近才搞懂，更遑論統合分析還有許多參數都不曾於在學期間學習過。
⠀⠀
平常僅是在 journal reading 時接觸到，輪到自己要寫時，卻遲遲下不了筆，要怎麼納入 / 排除 data、怎麼設定 primary / secondary endpoint、subgroup 分析要怎麼做等等問題一一浮現，讀別人的 paper 很簡單，自己寫一篇卻難如登天。
⠀⠀
但如今 IRB 送審的要求內容和嚴謹度與日俱增，衝著不用送 IRB、不用收案的兩點優勢報名了這堂課。殊不知在一開始，蔡校長便點出統合分析的具體好處，且能作為升等用的 original article，這麼亮眼的優勢，當然要趕快進場進修囉！　
⠀⠀
⠀⠀
▎三個小時，手把手帶你完成統計圖表。
⠀⠀
每次來到工作坊，最期待的便是手把手教學，聽課講概念固然重要，但做不做得出來又是一回事。自己在家偷摸過 CMA 的操作，完全一頭霧水，哈哈，雖然已經是相對簡單的軟體，但沒有人教還真的不懂重點在哪裡。
⠀⠀
短短的三個小時，從 data 的填入，分析模型設計（random / fixed），開始到第一張森林圖的產出，即使是第一次跑統計的生手，也在不到半小時內便產出一張 forest plot，是很振奮人心的一件事！
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🚩 年輕研究者的起步首選 ＃好工具在手 ＃發表論文不難
⠀⠀
對於沒有資源的年輕研究者來說，meta-analysis 是起步的好領域。
⠀⠀
☑ 不需跑 IRB
☑ 不需花錢請助理蒐集檢體
☑ 不需要砸錢一次一次的進入加值中心
☑ 適合資源缺乏又需要單兵作戰的醫療相關人員
☑ 只要能組成研究團隊，還可擁有飛快的發表速度。
⠀⠀
⠀⠀
【 全新梯次 📣 統合分析工作坊 】
⠀⠀
如果你想靠自己，用電腦搜尋資料庫文獻，寫篇論文出來，meta-analysis 就是你做研究的首選；因為 meta-analysis 論文容易寫、容易發，非常適合「資源缺乏」又需要「單兵作戰」的研究者！
⠀⠀
🔹 現在投資自己，將來 PubMed 有你！
🔹 好評加開｜8/22（日）統合分析工作坊
🔹 立刻報名｜https://meta-analysis.innovarad.tw/event/

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實用型互動工作坊 高品質大型研討會 http://www.innovarad.tw/
實用型互動工作坊 高品質大型研討會 (用「心」的新思「惟」)
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random forest參數 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的精選貼文

COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 By COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化

2017-11-29 14:30:00 有 75 人按讚
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#物聯網IoT #人工智慧AI #神經網路NeuralNetworks #機器學習MachineLearning #深度學習DeepLearning #中央處理器CPU #繪圖處理器GPU #視覺處理器VPU #現場可編程邏輯陣列FPGA #特定應用積體電路ASIC #邊緣運算EdgeComputing

【什麼是 NNP？與 GPU、VPU 有何不同？還在霧裡看花？】

如果說，物聯網是科技業界的「下一件大事」，那麼，人工智慧 (AI) 就是下一個產業巨浪。目前 AI 運用還停留在描述、診斷型的初級操作，但用於預測、指示及認知的進階分析正在興起。深度學習 (Deep Learning) 只是核心起點，向外擴展至神經網路和機器學習，才是最終應用取向。

以人臉辨識為例，典型的機器學習只是以臉部 T 字部位為基準、定出若干重點函數，然後透過支援向量機 (Support Vector Machine, SVM)、隨機森林 (Random Forest)、原始貝氏機率 (Naive Bayes) 演算，建立決策樹 (Decision Trees) 模型、進行邏輯迴歸 (Logistic Regression) 分析，最終加以組合。

然而，結合神經網路的「深度學習」可沒這麼簡單！它須建置好幾個運算層，至少包括 6,000 萬個參數，以擷取資料找出特徵、在抽象層萃取特性；期借助更多資料改善效能、提高表徵再現能力 (Representational Power)。新近英特爾 (Intel) 所發佈的 Nervana 類神經網路處理器 (Neural Network Processor, NNP) 已引發高度關注，因為它是業界首款專為類神經網路 (Neural Network) 所設計的晶片。

NNP 與繪圖處理器 (GPU) 或特定視／聽硬體加速器最大的不同在於：它不只是訓練或推論，而是懂得進一步根據模式／型態 (pattern) 與關聯性 (association)，仿效人腦「做決策」！是通往自主學習的開端。為盡可能彌平認知過程的時間落差 (運算週期)，NNP 改用軟體管理片上記憶體；既避免快取記憶體 (Cache) 殘留片段不一致的問題，又可極大化每個矽晶裸片的運算利用率。

延伸閱讀：
《仿效人腦決策！Intel Nervana NNP 開先河》
http://compotechasia.com/a/____//2017/1114/37278.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)

#英特爾Intel #Nervana #NNP #Crest #LakeCrest #Xeon #Stratix10 #MovidiusMyriad2 #神經運算棒NCS #Mobileye #ProjectBrainwave #NervanaAI學院計畫 #NervanaDevCloud #Coursera #MobileODT #Kaggle

★★【智慧應用開發論壇】(FB 不公開社團：https://www.facebook.com/groups/smart.application/) 誠邀各界擁有工程專業或實作經驗的好手參與討論，採「實名制」入社。申請加入前請至 https://goo.gl/forms/829J9rWjR3lVJ67S2 填寫基本資料，以利規劃議題方向；未留資料者恕不受理。★★

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COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化

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2002年，憑藉獨特敏銳度察覺到電子業界需求，《COMPOTECHAsia電子與電腦》於中國大陸取得《COMPOTECHChina》月刊發行權，為初到海外發展及當地讀者出具最具前瞻性且中肯的觀察，具有相當影響力，也成為一流國際大廠競相展示研發心血的首選。 2006年，有鑑於網路環境日趨成熟，《COMPOTECHAsia電子與電腦》再度領先同業，首創線上視頻平台CTOV (COMPOTECH Online Video)。自此，成為整合紙本、網站、電子報及線上視頻的全方位媒體。 2016年，為貫徹市場應用及開發技術的連結並擴大群眾基礎，陸續展開 Facebook、Twitter、LinkedIn 等社群平台經營。 「就市論勢、就勢論市」是我們的信念。我們將於每週一、三、五下午在 FB 分享生活中隨處可見的科普知識，以平易近人的方式，用不一樣的角度觀察市場趨勢和技術走向，並不定時穿插轉載網路精彩佳作或趣聞。記得設為「搶先看」哦！ “COMPOTECHAsia/ China” issue on 8th monthly. It is the dependent media which focuses on electronic industry situation, end user market, and technology trend. The monthly magazine has become the main channel to get professional information for engineers, purchaser, R&D employees and decision-making management. We perceived the demand of electronic industry and strive to get the distribution rights of “China Edition” in Mainland China in 2002. It gives a lot of prospective and proper observation for the overseas workers and local readers. Gradually, COMPOTECH is getting to be the powerful. Nowadays, COMPOTECH is the first-choice platform for the first-class firms to display their R&D results. Furthermore, in 2006, we were ahead of our competitors to build the CTOV platform (COMPOTECH Online Video) due to the mature internet environment. Since then, COMPOTECH has become the integrated media. For having a thorough knowledge of market applications and technology migration, as well as expanding the base of the masses, we begin to manage the Facebook, Twitter and LinkedIn etc. in 2016.
智能系統設計／應用工程師、產品／專案開發主管、元器件／零組件／準系統採購者的交流園地，於每週一、三、五下午分享【科技應用取向】的趨勢議題。
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random forest參數 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳解答

コバにゃんチャンネル By コバにゃんチャンネル

2021-10-01 13:19:08 有 9 人看過 有 1 人喜歡
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コバにゃんチャンネル

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random forest參數 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文

大象中醫 By 大象中醫

2021-10-01 13:10:45 有 0 人看過 有 0 人喜歡
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大象中醫

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長照是一個劇變的旋轉舞台 百年難得一見 沒有準備的人 被旋轉舞台甩出去 不是坐下就是躺下 而大象中醫是太極的推手 推動著旋轉舞台 讓 所有爬不起來的人 背後有一股推手力量 支撐再站起來
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random forest參數 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文

大象中醫 By 大象中醫

2021-10-01 13:09:56 有 0 人看過 有 0 人喜歡
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大象中醫

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長照是一個劇變的旋轉舞台 百年難得一見 沒有準備的人 被旋轉舞台甩出去 不是坐下就是躺下 而大象中醫是太極的推手 推動著旋轉舞台 讓 所有爬不起來的人 背後有一股推手力量 支撐再站起來
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#55. Random forest | ycyteam - Wix.com

​Random Forest. 隨機森林演算法中的”隨機”一詞是指通過Bagging中的bootstrapping得到不同的資料，進而體現出來的隨機性，而得到這筆資料用來送進CART演算法訓練得到一 ...

#56. 108 年度中級巨量資料分析師能力鑑定試題

關於支援向量機（Support Vector Machine, SVM）的模型超參數 ... (D) 結合多個決策樹形成隨機森林（random forest），模型較穩健，不. 易過度配適.

#57. StatQuest学习笔记20——随机森林 - RVDSD的个人笔记本

决策树的局限随机森林（Random Forests）来源于决策树，因此如果不了解决策树的话 ... 现在把这个人的参数放到随机森林中的第2棵树上运行，如下所示：.

#58. [ML] Random Forest - HHtu's Code

在看Random Forest 之前最好先去了解一下Tree, Link: Decision Tree, Link: CART 假設你已經知道甚麼是Tree, ... 他還有很多需要被決定的參數, 像是, 我到底要用幾棵樹

#59. 運用機器學習法預測經濟成長率之初探 - 國家發展委員會

（random forest）挑選重要變數，3最後再針對經濟成長季增年. 率，進行預測績效的評比。 ... 本內其他資料，檢視模型之預測表現如何，並同時調整超參數，.

#60. 8個經過證實的方法：提高機器學習模型的準確率(轉)

想要詳細了解調整參數帶來的影響，可以查閱《Tuning the Parameters of Your Random Forest Model》。下面是隨機森林算法在scikit learn中的全部參數 ...

#61. 基於Python的隨機森林RF回歸算法與模型超參數自動搜索優化 ...

本文詳細介紹基於Python語言的隨機森林（Random Forest，RF）回歸算法代碼與模型超參數（包括決策樹個數與最大深度、最小分離樣本數、最小葉子節點 ...

#62. Weka算法Classifier-tree-RandomForest源码分析（二）代码实现

Weka算法Classifier-tree-RandomForest源码分析（二）代码实现，randomforest，http://www.bkjia.com/ASPjc/876833.htmlRandomForest的实现异常的简单 ...

#63. 期交所雙月刊66期

簡單的說，我們並不知道到底什麼特徵或參數適合用來當作明天股市漲跌的依據，事後來看 ... 其中又以監督式學習的機器學習模型最為熱門，包括隨機森林（ Random Forest ...

#64. R跑classification這麼慢嗎？ - Google Groups

randomforest,gam,gbm,adaboost這些算法都建造regression tree, 大略估計速度當然 ... 我看了R語言的隨機森林文件, 就看得出問題在那了, 裡面的預設參數根本不適合現在 ...

#65. 資料視覺化之Decision tree (決策樹)範例與Machine Learning ...

後記. 其實Random Forest 和Decision Tree 也有密不可分的關係，不過這部分就等哪天有空再來介紹了. 祝各位 ...

#66. 漫步於隨機森林——輔以多數決學習的台股指數期貨交易策略

A RANDOM WALK DOWN RANDOM FOREST: ENSEMBLE-LEARNING-ASSISTED TRADING ... 及測試區間皆呈現穩定勝出大盤的績效，其隨機森林模型所共同具備的參數配置必須包含3－14 ...

#67. Random Forests® | 預測分析 - Minitab

BREIMAN AND CUTLER'S RANDOM FORESTS. Random Forests®. 基於CART分類與迴歸樹，Random Forests®(隨機森林)模組統整了整個森林的CART樹的預測結果，同時確保決策樹不 ...

#68. 隨機森林回歸 - KVD

应用昆虫学报, 50, 1190-1197 ） 前言随机森林（ Random Forest ）是一种基于分类树（ classification tree ）的 ... 這些模型易於實現，其參數易調，性能也相當不錯。

#69. RandomForest 隨機森林演算法與模型參數的調優

RandomForest 隨機森林演算法與模型參數的調優 ... 本篇文章來介紹隨機森林（RandomForest）演算法。 1，集成演算法之bagging 演算法. 在前邊的文章 ...

#70. 機器學習 - Coggle

機器學習- Coggle Diagram: 機器學習(分類、回歸(Random Forest隨機森林, ... 用來做分類的，分類問題在參數型學習，通常都是用最大概似函數估計法MLE求解.

#71. 集成學習（Random Forest）——實踐- 程式人生

對於集成學習，由於是多個基學習期共同作用結果，因此在做參數調節時候就有基學習器的參數和集成學習的參數兩類. 在scikit-learn中，RF的分類類 ...

#72. 機器學習_ML_ExtraTreesClassifier(極限樹) - Facebook

機器學習_ML_ExtraTreesClassifier(極限樹) Extremely Randomized Trees 原文說明原文API 極限樹是tree的一種， ... entropy_熵原文特別說明，這個參數是決策樹才有的!

#73. 隨機森林演算法

具体构建树的数量，在scikit-learn中，用“n_estimators”这个参数来控制。 ... 随机森林ML入門（十七）隨機森林(Random Forest) Random Forest的基本 ...

#74. 使用GridSearchCV進行隨機森林超參數調優- Random Forest ...

使用GridSearchCV進行隨機森林超參數調優. [英]Random Forest hyperparameter tuning scikit-learn using GridSearchCV.

#75. randomforestregressor參數、隨機森林解釋 - 銀行資訊懶人包

在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(Random Forest, ... 框架的参数，由于RandomForestClassifier和RandomForestRegressor参数绝大 .

#76. 使用sklearn--Random Forest参数说明，随机森林调参数_lucas ...

使用sklearn--Random Forest参数说明（待补充）资料来源：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html ps：他/她写的好好 《机器学习》 周志华：第二章偏差与 ...

#77. ML(4.3): R Random Forest - 碼上快樂

在隨機森林算法的函數randomForest()中有兩個非常重要的參數，而這兩個參數又將影響模型的准確性，它們分別是mtry和ntree。一般對mtry的選擇是逐一 ...

#78. 数据科学必备：一小时学会Random Forest随机森林（第620期）

随机森林( Random Forest )是一种由决策树算法构建的监督机器学习算法，被数据科学家们用来解决回归和分类问题。 随机森林利用集成学习，结合了许多分类 ...

#79. 隨機森林

隨機森林(Random Forest)就是通過集成學習的思想將多棵決策樹集成的一種算法。 ... 非常好的「開箱即用」的模型-不太需要調整什麼參數。

#80. 初探機器學習演算法(電子書) - 第 319 頁 - Google 圖書結果

... 57 non-parametric learning(非參數學習), 20 normalization(正規化), 46, ... 132 random forest(隨機森林) about(介紹), 157-158 feature importance(特徵重要 ...

#81. 隨機森林怎麼做回歸 - Logisfrance architecture

白斬雞的煮法; com; 想辦法使得J函數最小並求得回歸參數（θ）； ... 就在隨機森林# RANDOM FOREST Taipei, Taiwan, Taiwan 1.

#82. 随机森林和增强算法是参数化还是非参数化？ - QA Stack

参数 模型具有参数（推断它们）或关于数据分布的假设，而RF，神经网络或增强树具有与 ... 例如线性回归）和机器学习算法（例如Bagging，Random Forest，Boosted tree .

#83. 機器學習（Lasso推論模型）：使用Stata、Python分析（附光碟）

二、隨機森林(random forest, RF)它是機器學習演算法之一,它使用裝袋(bagging)方法來 ... 在隨機森林法的實現中,很容易確定要使用的參數,因為它們對用於運行該演算法的 ...

#84. 國防大學空軍指揮參謀學院空權與國防學術研討會論文集(107年)

... SVM )、隨機森林( Random Forest , RF )及決策樹( Decision Tree )等, ... 另外,為進一步提升演算法參數的最佳化 Cerrada 等人透過結合基因演算法和隨機森林的分類 ...

#85. 随机森林参数调优- 程序员ITS404

本文详细介绍基于Python的随机森林（Random Forest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等 ...

#86. 随机森林：超参数以及如何微调它们- 博客 - Quish

随机森林是一种很棒的机器学习模型。它们解决了单个决策树的许多问题，并且始终是构建特定应用程序时尝试的最准确模型之一的候选者。

#87. Sklearn-RandomForest随机森林参数及实例- 探索字符串

在scikit-learn中，RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二 ...

#88. Julia資料科學與科學計算 - 第 265 頁 - Google 圖書結果

... 我們使用的是 GaussianNB,第一個參數是要預測的目標,第二個參數則是特徵的數目。 ... 決策樹與隨機森林決策樹(decision tree)及隨機森林(random forest)模型是以 ...

#89. 大數據決策分析盲點大突破10講：我分類故我在

第 9 講將進入隨機森林(Random Forest),接下來我們簡介一下支援向量機和推進法。 ... errors)且容易解釋,缺點則是對 kernel 函數以及事先擇定的參數很敏感。

#90. 實戰機器學習｜使用Spark(電子書) - 第 3-10 頁 - Google 圖書結果

... 我們主要關心的議題是模型選擇,可以是針對問題選擇最佳模型作法、或是根據給定模型制定最佳參數, ... 隨機森林(Random Forest)的整體作法等技術,可避免過度擬合。

#91. 人工智慧AI與貝葉斯Bayesian迴歸的整合：應用STaTa分析

... chaidforest.ado(random forest ensemble classification based on chi-square ... 45 種 Bayesian 迴歸,電腦會主動幫你內定:概似分布及先驗分布 之初始參數值。

#92. 圖解AI｜機器學習和深度學習的技術與原理(電子書)

... rMedium Understanding AdaBoost ] ( https://towardsdatascience.com/understanding-adaboost-2f94f22d5bfe ) . rMedium Random Forest Simple Explanation ...

#93. 前瞻智慧運輸發展與安全評量技術研究發展計畫(1/4)

文獻中參數模型包括線性迴歸(linear regression) [5]、貝氏網路(Bayesian net) [6] ... 一基於分群的預測架構,利用簡單平均或隨機森林(random forest)的方法進行預測。

#94. 隨機森林怎麼做回歸 - 1070-1071.ch

Itzy 衣服; com; 想辦法使得J函數最小並求得回歸參數（θ）； ... 就在隨機森林# RANDOM FOREST Taipei, Taiwan, Taiwan 1. 你能否用這種方法得到正確 ...

#95. Mfcc to audio

... Support Vector Machines, and Random Forest Classifiers. ... Coefficients，簡稱MFCC），此參數考慮到人耳對不同頻率的感受程度，因此特別適合用在語音辨識。

#96. pyspark RandomForest的分類和回歸示例- 純淨天空

如果設置為“auto”，則該參數根據numTrees設置：如果numTrees == 1，設置為“all”;如果numTrees> 1（forest）設置為“sqrt”。 （默認值：“auto”）; impurity – 用於信息 ...

#97. 机器学习中randomforest随机森林调参影响参数_背对天堂的博客

随机森林调参的影响参数对结果影响较大的参数1.n_estimators：表示森林里树的个数。理论上是越大越好，但是计算时间也相应增长。所以，并不是取得越大就会越好， ...