問題詳情

28. 下列何者不是維度縮減(Dimensionality Reduction)的方法？
(A) Random Forest
(B) t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding
(C) Principal Component Analysis
(D) Linear Discriminant Analysis

參考答案

答案：A
難度：計算中-1
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用户評論

【Karen】評論

Random Forest(隨機森林)的基本原理是，結合多顆CART樹（CART樹為使用GINI算法的決策樹），並加入隨機分配的訓練資料，以大幅增進最終的運算結果。顧名思義就是由許多不同的決策樹所組成的一個學習器，其想法就是結合多個「弱學習器」來建構一個更強的模型：「強學習器」。