Random　Forest随机森林Fortran代码

Matlab - random forest code - mac_windows

随机森林用于乳腺癌诊断分析代码

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

随机森林可以产生高准确度的分类器,被广泛用于解决模式识别问题。然而,随机森林赋予每个决策树相同的权重,这在一定程度上降低了整个分类器的性能。为了解决这个问题,本文提出一种加权随机森林算法。该算法引入二

很好用的工具包，大家可以自行下载，如有不懂可以私下交流

随机森林工具箱的下载，使用方法为直接添加到相应目录下即可无需其他任何编译过程

用于MATLAB的随机森林开发包 亲测可用,使用开发包可以避免亲自编写程序

读取txt数据，作为训练集，txt中内容是之前提取到不同类别图片的特征，25维。训练分类树，回归树，结果显示，回归树效果，会略优于支持树

竞赛时写的一个python小程序，得了0.93分，思路如下，1读取训练集、2数据预处理、3上模型、4将模型应用到预测及、5生成预测结果

基于opencv2.3.1+vs2008开发的利用随机森林算法实例，实现了英文字符分类，效果较好