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randomforestadk.tar
- 随机森林应用相关源代码，JAVA环境下开发，自己对该环境不是太熟悉，特拿来分享-Random forest-related code, others to edit, used to share
rf
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Random-Forest-Regressor-master
- 本软件可以用来进行随机森林预测分类，并且能够回归-Random Forest, an efficient regression and classification tool in area of machine learning. The Programms performs well and a demo is offered.
RandomForestCversion
- 使用C语言实现的机器学习算法随机森林算法源码-Using C language implementation of machine learning algorithm of random forest algorithm source code
RandomForest
- ID3决策树+随机森林算法生成决策森林，采用投票机制进行决策-The ID3 the+ random forest algorithm to generate decision forests voting mechanism for decision-making training data
random-forest-example
- 随机森林是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类，然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。-Random forests are used in a random way to build a forest, there are a lot of decision trees in the forest, there
ensemb-learning
- 处理非平衡问题的集成方法，基于随机森林的集成学习-Ensemble learning method,which is based on the random forest classifier, to deal with data imbalance problem
RandomForest
- 随机森林是由多棵树组成的分类或回归方法。主要思想来源于Bagging算法，Bagging技术思想主要是给定一弱分类器及训练集，让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由原始训练集中有放回的随机抽取，大小一般跟原始训练集相当，这样依次训练多个弱分类器，最终的分类由这些弱分类器组合，对于分类问题一般采用多数投票法，对于回归问题一般采用简单平均法。随机森林在bagging的基础上，每个弱分类器都是决策树，决策树的生成过程中中，在属性的选择上增加了依一定概率选择属性，在这些属性中选择最佳属性及分割点，传统做法
data
- 随机森林算法的构造过程：1、通过给定的原始数据，选出其中部分数据进行决策树的构造，数据选取是”有放回“的过程，我在这里用的是CART分类回归树。 2、随机森林构造完成之后，给定一组测试数据，使得每个分类器对其结果分类进行评估，最后取评估结果的众数最为最终结果-Random Forest algorithm construction process: 1, by a given raw data, which part of the decision tree data structu
Stochastic_Bosque
- matlab 随机森林,可以直接使用，输入为特征矩阵，输出为目标值-Matlab random forest, can be used directly, the input feature matrix, the output value of the target
random-forest
- 基于随机森林的人脸识别，讲解详细，对初学者有很大的帮助- U57FA u4E8E u968F u673A u68EE u6797 u7684 u4EBA u8138 u8BC6 u522B uFF0C u8BB2 u89E3 u8BE6 u7EC6 uFF0C u5BF9 u521D u5B66 u8005 u6709 u5F88 u5927 u7684 u5E2E u52A9
20170106RF_Matlab
- 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，包括两个方面：数据的随机性选取，以及待选特征的随机选取。-Random forest refers to the use of more than one tree to sample the training and prediction of a classifier, including two aspects: random selection of data, as well as the characteristics of
cases-for-R
- R的一些案例,包括随机森林、支持向量机、神经网络、决策树、判别分析-some cases of randaom forest,SVM,ANN,decision trees and discriminant analisis for R
Ensemble-Learning
- 集成学习将若干基分类器的预测结果进行综合，具体包括Bagging算法和AdaBoost算法；还有随机森林算法，利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器-Integrated learning integrates the prediction results of several base classifiers, including Bagging algorithm and AdaBoost algorithm and random forest algorithm, using a t
exampleRF
- 随机森林在MATLAB上的实现，并且可以对特征进行重要性排序选择。-Random Forest on MATLAB implementation, and can characteristics in order of importance.
random-forest
- 随机森林算法,使用c/c++，可直接使用和研究-Random Forest algorithm, using c/c++, can be used directly and research
RandomForest
- 机器学习随机森林源码。改变决策树的深度对比分类结果。对鸢尾花数据进行决策树分析-random forest
randomForest_4.6-10
- 转别人的随机森林做分类 回归的R语言程序代码.经过调试可以运行-Random forests for classification regression R language program code
RF---MATLAB
- 转别人编写的随机森林的MATLAB 源代码，用于分类与回归，程序可以-Others write random forests of MATLAB source code, is used for classification and regression, the program can
several-classification-algorithm
- 几种基于Matlab的分类算法研究（自组织神经网络，SOM神经网络，LVQ神经网络，决策树，随机森林算法）-Several classification algorithm based on Matlab research (self-organizing neural network, SOM neural network and LVQ neural network, decision tree, the random forest algorithm)