Examples of using Random forest in English and their translations into Korean
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The Random Forest.
랜덤 포리스트.What is the model I'm going to use at random forest?
제가 무작위 숲에서 사용할 모델은 무엇일까요?Random Forest Algorithms.
Random Forest 알고리즘 이해.One big difference is that random forest models can.
하나의 큰 차이점은, 무작위 숲 모델은.Once a random forest model is trained.
일단 무작위 숲 모델이 훈련되면.So if I was to express this in a random forest context.
그래서 제가 이것을 아무거나 숲의 맥락에서 표현한다면.Random Forests do this in two ways.
임의 포리스트는 두 가지 방법으로 이 작업을 수행합니다.Visualize the training data and the random forest decision boundaries.
훈련용 데이터와 무작위 숲 결정 경계를 시각화합니다.As with random forests, you can see the decision boundaries have.
무작위 숲과 마찬가지로, 여러분은 결정 경계가.How do Target's Personalization Algorithms use Random Forest?
Target의 개인화 설정 알고리즘은 Random Forest를 어떻게 사용합니까?Random forests do inherit many of the benefits of decision trees.
무작위 숲이 의사결정 나무의 여러 혜택을 그대로 이용하지만.I used logarithmic regression and random forests.
분석 기법은 'logarithmic regression and random forests'를 사용하였음.Target builds Random Forest models for each experience/ offer.
Target이 각 경험/오퍼에 대한 Random Forest 모델을 만듭니다.Initially, the team had been focusing on a traditional machine-learning technique called Random Forest.
처음엔 Random Forest라 불리는 전통적인 머신러닝 기술에 집중해왔습니다.To create a random forest model you first decide on how many trees to build.
무작위 숲 모델을 생성하기 위해서는 먼저 나무를 얼마나 만들지를 정해야 합니다.Future work will include a comprehensive tuning of the Random Forest algorithm I talked about earlier.
앞으로해야 할 일에는 내가 앞서 이야기했던 Random Forest 알고리즘의 포괄적 인 튜닝이 포함될 것이다.We create a new random forest classifier and since there are about 30 features.
우리는 새로운 무작위 숲 분류자를 만들었고, 30개 정도의 특징이 있으니.Likewise I made pipeline and gridSearchCV for Random Forest and Support Vector Classifier.
마찬가지로 Random Forest와 Support Vector Classifier도 pipeline과 gridSearchCV를 포함한 함수를 만들어줍니다.Unlike random forest, increasing an n_estimators can lead to overfeeding.
무작위 숲과 달리, n_estimators를 증가시키는 것은 과다 공급을 유발할 수 있습니다.To do this, the company used the“random forest” algorithm and regression.
분석 기법은 'logarithmic regression and random forests'를 사용하였음.The random forest(Breiman, 2001) is an ensemble approach that can also be thought of as a form of nearest neighbor predictor.
랜덤 포리스트(Breiman, 2001)는 가장 가까운 이웃 예측자의 한 형태로 생각할 수 있는 앙상블 접근법이다.I passed n_estimators and min_samples_split for Random Forest, and kernel and C for SVM for hyper parameter tuning.
Random Forest는 n_estimators와 min_samples_split을, SVM에는 kernel과 C값에 여러 파라미터 옵션을 만들어서 테스트를 해보았습니다.Multiview random forest of local experts combining rgb and lidar data for pedestrian detection.
년 12월 3일 Multiview Random Forest of Local Experts Combining RGB and LIDAR data for Pedestrian Detection 왕소이.Leo Breiman distinguished two statistical modelling paradigms: data model and algorithmic model,wherein“algorithmic model” means more or less the machine learning algorithms like Random forest.
Leo Breiman은 데이터 모델 및 알고리즘 모델이라는 두 가지 통계 모델링 패러다임을 구분했습니다.여기서 “알고리즘 모델”은 무작위 포리스트와 같은 기계 학습 알고리즘을 의미합니다.Methods like decision trees, random forest, gradient boosting are being popularly used in all kinds of data science problems.
의사 결정 트리, 임의의 숲, 그라데이션 증폭과 같은 방법은 모든 종류의 데이터 과학 문제에 널리 사용되고 있습니다.Currently, there are seven machine learning algorithms available: Neural Network, Stabilized Deep Net, Gradient Boosting Machine,Ridge Regression, Random Forest, Generalized Linear Model, and Logistic Regression.
현재 총 7가지의 머신러닝 알고리즘들이 제공되며 Neural Network, Stabilized Deep Net, Gradient Boosting Machine,Ridge Regression, Random Forest, Generalized Linear Model, 그리고 Logistic Regression입니다.A relationship between random forests and the k-nearest neighbor algorithm(k-NN) was pointed out by Lin and Jeon in 2002.
랜덤 포레스트와 k-최근접 이웃 알고리즘과의 관계는 2002년, 이 린(Yi Lin)과 전용호(Jeon, Yongho)에 의해 조명되었다.Random forests creates decision trees on randomly selected data samples, gets prediction from each tree and selects the best solution by means of voting.
임의 포리스트는 임의로 선택된 데이터 샘플에 의사 결정 트리를 만들고, 각 트리에서 예측을 얻고, 투표를 통해 최상의 솔루션을 선택합니다.There are also Machine Learning algorithms such as Linear Regression, Logistic Regression,Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Recurrent Neural Network(RNN), Long Short Term Memory(LSTM) Neural Network, Convolutional Neural Network(CNN), Deep Convolutional Neural Network, and so on.
선형 회귀, 로지스틱 회귀,의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신, Recurrent Neural Network(RNN), Long Short Term Memory(LSTM) Neural Network, Convolutional Neural Network(CNNN), Deep Convolutional Neural Network(심층 신경망) 등의 머신 러닝 알고리즘도 있습니다.We intuitively know that Neural Networks and Random Forests are sufficiently different algorithms, but this is proof that the projects on the left side of the S curve stand more to gain with the Random Forest method.
신경망과 랜덤 포리스트는 충분히 다른 알고리즘이라는 것을 직관적으로 알고 있지만, 이것은 S 곡선의 왼쪽에 있는 프로젝트가 
