基于SVM和随机森林叶片的分类

关于代价敏感随机森林的参考文章，主要针对非平衡的数据集

基于python实现的随机森林代码，包括oob估计等功能。不过没有实现特征重要性的计算功能

随机森林是由许多决策树构成,是一种有监督机器学习方法,可以用于分类和回归,通过合并汇总来自个体决策树的结果来进行预测,采用多数选票作为分类结果,采用预测结果平均值作为回归结果。 “森林”的概念很好理解

作为集成学习方法的一部分，随机森林是一种高度灵活且广泛应用的机器学习算法。它集成了多个决策树，能够有效处理大规模数据集和高维特征的样本，同时具备很好的分类准确率和特征重要性评估等优点。ENVI扩展工具

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章(上) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍

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使用Matlab的SVM分类器来对舰船和飞机进行分类，效果还不错（８４％成功率）

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为对矿井涌水量进行准确预测,结合矿山地下水特征,分别选取采空区累积面积、降雨量、充水通道3个影响因素作为研究对象,利用20组矿井涌水量数据作为随机森林预测模型的训练数据集,进行模型的学习训练,另用3组

随机森林算法是基于决策树而来。主要有两方面的问题：一是，在决策树中基于同样的数据，同样的特征，按照同样的决策树算法，只能建一颗树，同样的树复制上千万次没有意义，所以建立随机森林的第一个问题就是---怎