Rm和Rm-Rf分别什么意思啊，分不清

RM和RM-RF是机器学习中常见的算法类型，也可以称为分类器或回归器，用于建立对象之间的关系。

RM（Random Forest）是一种基于决策树的机器学习方法，它基于多棵分类树的投票策略，最终将投票结果作为预测结果。它的特点是可以把复杂的决策结果拆分成多个树，再将所有树的决策相加。

RM-RF（Random Forest with Regularization）是RM的变体，它引入了正则化技术，以防止模型对过拟合。正则化能够改善决策树性能，减少训练时间和提高模型预测准确性。

总的来说，RM和RM-RF基本上没有太大的区别，唯一的不同就是RM引入了正则化技术，以便提高模型性能。

拓展知识：除了RM和RM-RF，还有其他机器学习算法，比如神经网络、支持向量机、Adaboost、K-means等等，他们之间也有一定差别，都有各自的应用场景。