搜索资源列表
随机森林算法
- 完整的随机森林算法希望有用
classifier
- 在java中运用weka中的随机森林算法实现的分类器的代码-The use of weka in java in a random forest classifier algorithm code
iu
- 基于out_of_bag样本的随机森林算法的超参数估计-Based on a random sample out_of_bag over forest parameter estimation algorithm
RF_Class_C
- 用于对图像特征的分类，随机森林算法是一类很好的算法-For the classification of image features, random forest algorithm is a kind of a good algorithm
决策树算法（包括id3.随机森林等算法，包括代码）
- matlab 决策树算法（包括id3.随机森林等算法，包括代码）
Random-Forest-Matlab-master
- 随机森林的matlab实现，即随机森林算法的matlab工具箱，从GitHub上获取，使用请注明出处。(random forest for matlab)
Radom Forest[ok]
- 在matlab中随机森林算法的实现，随机森林算法是现在广泛用于分类和预测的机器学习最常见的算法之一(the code of random forest)
随机森林
- 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。(As a new, highly flexible a machine learning algorithm, random forest (Random Forest, referred to as R
Class_8
- 介绍决策树与随机森林算法的定义及应用，包含matlab程序(This paper introduces the definition and application of decision tree and random forest algorithm, including Matlab program)
MC
- 大数据挖掘，随机森林算法，可用于分类，特征向量选择等等。(random forest ,data minning)
RF_Class_C
- matlab 随机森林 机器学习 二类分类器(matlab random forest)
决策树与随机森林
- 给出对决策树与随机森林的认识。主要分析决策树的学习算法：信息增益和ID3、C4.5、CART树，然后给出随机森林。 决策树中，最重要的问题有3个: 1. 特征选择。即选择哪个特征作为某个节点的分类特征； 2. 特征值的选择。即选择好特征后怎么划分子树； 3. 决策树出现过拟合怎么办？ 下面分别就以上问题对决策树给出解释。决策树往往是递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割。(The understandin
rF
- 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.)
matlab随机森林
- 调用matlab中的随机森林算法实现预测(Call the random forest algorithm in MATLAB to realize the prediction)
RandomForest_matlab
- 随机森林是一个包含多个决策树的分类器，通过matlab实现实现随机森林算法(Matlab implementation of random forest algorithm)
random forest
- 此源程序包含随机森林工具箱，以及将随机森林算法用于乳腺肿瘤数据的分类预测(This source includes random forest toolbox, and random forest algorithm is used to classify and predict breast tumor data.)
随机森林算法_keyong
- 随机森林算法的源程序，在故障诊断中得到了应用，亲测可用(The source program of random forest algorithm is applied in fault diagnosis)
随机森林用于模式分类
- 随机森林用于模式分类识别算法，包含代码和数据(Random Forests for Pattern Classification Recognition Algorithms, Containing Codes and Data)
随机森林的matlab实现
- 随机森林的一个入门级历程，此例程可以带有稀缺数据集，让你使用训练集和测试集感受到随机森林的强大之处。随机森林的分类与回归，非常之强。秒杀神经网络，是一个人见人爱的算法。(Random forest is an entry-level process, this routine can have scarce data set, let you use training set and test set to feel the power
随机森林算法
- 随机森林算法可用于简单的预测，参数仅需要部分进行修改