深度森林(Deep Forest)是周志华教授和冯霁博士在2017年2月28日发表的论文《Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks》中提出来的一种新的可以与深度神经网络相媲美的基于树的模型，其结构如图所示。
gcForest.png
文中提出的多粒度级联森林(Multi-Grained Cascade Forest)是一种决策树集成方法，性能较之深度神经网络有很强的竞争力。相比深度神经网络，gcForest有如下若干有点：
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2019-11-25 11:01:57
选自arXiv
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深度森林DF21、deep forest、gcForest
文章目录 DF21的优势DF21的可以用来干什么对标算法[^1] DF21的优势
DF21是周志华团队于2021年2月1日推出的深度森林开源库，其优势在于超参少、训练效率高1。
DF21的可以用来干什么
DF21可以用来进行分类和回归2。
对标算法2 搜狐自媒体网文：周志华团…
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gcForest分布式深度森林及其在套现欺诈自动检测中的应用
分布式深度森林及其在套现欺诈自动检测中的应用
摘要
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多标签学习与深度森林学习笔记
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正如论文作者所述，MLDF的…
论文阅读：Deep forest/深度森林/gcForest
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下面是我做的p…
【冰糖Python】深度森林 DeepForest
此文为记录DeepForest的简单使用
原文《Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks》
“A key advantage of deep forest is its adaptive model complexity depending on the dataset. The default setting on hyper-parameters enables it to perform r…
使用深度森林(Deep Forest)进行分类-Python
一、什么是深度森林？
传统DNN的不足：
1、需要大量的数据集来训练；
2、DNN的模型太复杂；
3、DNN有着太多的超参数
gcForest的优势：
1、更容易训练；
2、性能更佳；
3、效率高且可扩展、支持…
Deep Forest(gcforest)通俗易懂理解
DeepForest(gcforest)深度森林介绍
1.背景介绍
当前的深度学习模型主要建立在神经网络上，即可以通过反向传播训练的多层参数化可微分非线性模块，周志华老师希望探索深度学习模型的新模式，探索不可微模块构建深度模型的可能性。从而提出了一…
【深度学习】Deep Forest：gcForest算法理解
一、相关理论
本篇博文主要介绍南京大学周志华教授在2017年提出的一种深度森林结构——gcForest（多粒度级联森林）。近年来，深度神经网络在图像和声音处理领域取得了很大的进展。关于深度神经网络，我们可以把它简单的理解为多层非…
从深度学习到深度森林方法（Python）
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有关 -fPIC 选项的编译问题
嵌入式 Linux 上基于 makefile 的编译，执行编译出现如下错误：
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