RRT 随机森林全局路径规划

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

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

使用randomforest包在iris数据集上训练随机森林，并绘制误差

主要利用R语言进行随机森林回归，还有其他两种回归， library(lattice) library(grid) library(DMwR) library(rpart) library(ipred)

此资源为随机森林的matlab工具包，内部包含matlab代码与例子，英文简要。

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

基于改进的快速随机搜索树算法的移动机械手全局路径规划，林煜，唐依珠，本文提出了一种改进的快速随机搜索树（RRT）算法，对移动机械手路径进行了全局优化。该算法不仅继承了传统概率算法的优点，又结合

控制台 快速探索随机树的实现。 视频 链接: 描述: main.cpp包含添加障碍物和运行算法的示例。 Cobs类-定义障碍物所需参数-startx,starty,障碍物宽度,障碍物高度 类RRTMa

青海孟达国家级自然保护区总体规划,是编写资源类规划的参考资料!