# R

**Random Forest（随机森林）**

一种集成学习方法，其工作原理是在训练时构造大量决策树并输出每个单独树的结果的组合版本（例如均值或众数）。

**Recall（召回率）**

所有相关样本中被正确分类为阳性的样本数所占百分比。

**Rectified Linear Unit（整流线性单元）**

使用整流函数作为激活函数的单元。

**Recurrent Neural Networks（递归神经网络）**

人工神经网络的类别之一，其中神经元之间的连接沿着序列形成有向图，使其表现出时序动态时间行为并使用其内部状态（内存）来处理顺序信号。

**Regression (Linear Regression, Logistic Regression)（回归-线性回归、逻辑回归）**

一组用于估计变量间关系的统计过程。

线性回归：一种简单的回归类型，以特征的线性组合作为输入，并输出连续值。

逻辑回归：一种回归类型，通过将 S 型函数运用到线性预测对分类问题中每个可能的离散标签值生成概率。

**Regressor（回归器）**

一种特征，即用作模型输入的解释性变量。

**Regularization（正则化）**

引入额外信息以防过度拟合的过程。

**Reinforcement Learning（强化学习）**

机器学习的子领域之一，主要是受人类行为的启发，研究代理应如何在给定的环境中采取行动，以实现累积奖励概念的最大化。

**Reproducibility (crisis of)（可再现性危机）**

科学领域的一种方法论危机，即学者们发现：许多科学研究的结果很难或不可能在独立研究人员或最初研究人员自己的后续研究中复制或再现。

**Restricted Boltzmann Machines（受限玻尔兹曼机）**

受限玻尔兹曼机 (RBM) 是一种生成型随机人工神经网络，可以学习其输入集上的概率分布。


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