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随机森林算法，适合初学者阅读，包括公式，资料，调试-Random forests algorithm, suitable for beginners to read, including formulas, data, commissioning
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随机森林提出者的算法，matlab版本，有例子-Random Forest algorithm author, matlab version, there are examples
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AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种，说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。
具体的流程是：每一个训练样例都赋予相同的权重，并且权重满足归一化，经过第一个分类器分类之后，
计算第一个分类器的权重alpha值，并且更新每一个训练样例的权重，然后再进行第二个分类器的训练，相同的方法.......
直到错误率为0或者达到指定的训练轮数，其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权和，然后sign（预测值）。
可以看出，训练流程是串行的
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svm优化算法，利用改进的随机森林对SVM参数进行优化，提高运算精度和速度。-SVM optimization algorithm, the parameters of SVM are optimized by using random forest improvement, improve the calculation precision and speed.
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这是python实现的随机森林算法，使用第三方库，代码简单实用。(This is random forest algorithm achieved by python.)
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