随机森林（Random Forest）🌳

随机森林通过集成多个决策树实现高精度预测，适用于分类与回归任务。核心原理包括：

  • Bootstrap抽样：从数据集中随机选择样本构建子树
  • 特征随机选择：每棵树在分裂时随机选择部分特征
  • 投票机制：通过多数表决或平均值决定最终输出
Random_Forest

梯度提升机（Gradient Boosting Machine）📊

梯度提升通过迭代优化错误，常用于结构化数据建模。关键技术点：

  • 损失函数：如均方误差（MSE）或对数损失（LogLoss）
  • 正则化：防止过拟合的早停（Early Stopping）机制
  • XGBoost/LightGBM：工业级实现框架
Gradient_Boosting_Machine

神经网络（Neural_Network）🧠

深度神经网络是处理非线性关系的核心工具，包含：

  • 全连接层（Dense Layer）
  • 激活函数（ReLU/Sigmoid）
  • 反向传播算法（Backpropagation）
Neural_Network

扩展阅读 📚

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