回归和分类随机森林

orca:有序回归和分类算法

为了充分利用高光谱图像的光谱信息和空间结构信息，提出了一种新的基于随机森林的高光谱遥感图像分类方法，首先，利用主成分分析降低数据的维数，并对主成分进行独立成分分析提取其光谱特征，同时消除像元的空间相关

压缩包主要采用随机森林算法处理adult数据集的分类问题，主要包含四部分，第一部分是由python编写的adult数据集预处理过程，第二部分是自己编写的随机森林算法处理adult数据集，第三部分是调用

文档，讲述了关于支持在线学习的增量式极端随机森林分类器

在Matlab环境中，成功实现了基于随机森林算法的数据分类预测，并提供了完整的源码和相关数据。本文聚焦于多变量输入和单变量输出（类别）的数据分类预测，旨在为用户提供一种高效可靠的分类方案。在评价分类效

城区激光雷达点云建筑物提取技术是近年来发展的热点,如何准确区分植被、建筑物以及人造物,提高分类精度一直是研究难点。为此,针对分类精度较低的问题,提出一种基于随机森林的点云分类算法。首先使用改进布料滤波

采用数值预报和随机森林算法结合的方法，对强对流天气进行分类预报。该技术经过全套调试，能够准确地进行手指测量，为天气预报提供了一种简单而有效的解决方案。同时，该方法具有开源特性，可以便捷地进行二次修改，

基于随机森林回归的手臂末端力的软测量方法.pdf,针对手臂康复训练后仍缺乏准确力觉的康复病人提出了一种手臂末端力的软测量方法。采用肌电信号(EMG)传感器与手臂姿态传感器获取的数据综合描述手臂的综合状

python写的逻辑回归和线性回归做iris分类,在spyder中运行通过,希望对有兴趣的同学有用。 代码中给出了注释。

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