Не совсем корректно, что Bagging = Random Forest Да, действительно, Radndom Forest обучается на бутсрапированных выборках, но важное отличие состоит в том, что в рандомном лесе мы так же используем метод случайных подпространств (Random Subspaces Method), что уменьшает корреляцию между ошибками моделей ещё сильнее, чем это делает обычный бэгинг
![ПОЛНАЯ ИСТОРИЯ ЭКЗОРЦИЗМА [Топ Сикрет]](http://i.ytimg.com/vi/qBySr6Bt0B8/mqdefault.jpg)
Не совсем корректно, что Bagging = Random Forest
Да, действительно, Radndom Forest обучается на бутсрапированных выборках, но важное отличие состоит в том, что в рандомном лесе мы так же используем метод случайных подпространств (Random Subspaces Method), что уменьшает корреляцию между ошибками моделей ещё сильнее, чем это делает обычный бэгинг
Не мешало бы сылку на источник давать vas3k.ru/blog/machine_learning/
По pytorchu не будет чего? А так все круто без воды
В ближайшее время нет, мы не так часто с ним работаем и в основном по задачам NLP
Приглашаем в группу по методам
машинного обучения и Data Science - без формул: vk.com/dm_azforus
а код?