游戏原理及JavaScript游戏运行算法讲解

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2023-01-13 00:02:28

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博客《自动填充功能实现》网页源程序，博客地址：http://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/29843127

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归问题。这种方法的核心思想是利用多个决策树的预测结果，通过投票或平均的方式来提高整体模型的准确性和鲁棒性。随机森林中的“随机”体现在两个方面：首先，每棵树在训练时，从原始数据集中随机选择一部分数据点作为训练集；其次，在每棵树的每个分裂节点上，只考虑一部分特征，而不是所有特征。这种方法的优点在于它能够处理高维数据，并且对特征的缺失值和异常值具有较好的容忍性。

决策树是一种广泛应用于机器学习和数据分析领域的算法，它特别适用于分类和回归问题。作为一种监督学习算法，决策树通过模仿人类决策过程来构建预测模型。它的核心思想是从数据特征中选择最优的属性作为决策节点，然后根据这个属性的值将数据分成几个子集，这个过程递归地在每个子集上重复，直到满足某个停止条件。决策树的结构可以形象地看作是一棵树，其中根节点代表整个数据集，内部节点代表数据的一个特征属性，叶节点则代表最终的决策结果。从根节点到叶节点的每条路径都代表一个规则，这些规则合在一起就形成了一个完整的决策过程。

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