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RandomForest-C-version
- 随机森林是机器学习领域中一种有效的组合学习模型。在目标检测识别算法中，随机森林被证实在分类中具有很好的性能和效果。提供随机森林源码以供学习参考。-Random Forests field of machine learning is an effective combination of learning model. Target detection and recognition algorithms, random forests was confirmed in the classifi
RandomForest
- 基于决策树实现的随机森林算法，是数据挖掘中一个经典的分类算法，对初学者具有很好的学习参考意义。-Based on Decision Tree achieved random forests algorithm is a classical data mining classification algorithm, for beginners to learn with a good reference value.
randomforest
- 随机森林的matlab算法实现，model是训练函数，tree是分类标签函数-Random Forest algorithm matlab, model is the training function, tree classification label function
adaboost
- AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种，说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。 具体的流程是：每一个训练样例都赋予相同的权重，并且权重满足归一化，经过第一个分类器分类之后， 计算第一个分类器的权重alpha值，并且更新每一个训练样例的权重，然后再进行第二个分类器的训练，相同的方法....... 直到错误率为0或者达到指定的训练轮数，其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权和，然后sign（预测值）。 可以看出，训练流程是串行的
RandomForest
- 随机森林算法是一个可用于数据分类和显现回归的一个相当不错的算法，可实现很多功能。这个算法只需要将所需文件放入一个matlab路径中即可实现-A pretty good random forests algorithm is an algorithm for data classification and regression show, can achieve a lot of functionality. This algorithm only to the desired file into
randomforest-matlab
- 基于随机森林思想的分类和回归算法，调试通过。-Random forests classification and regression algorithm based on the thought of.
A-tutorial-on-spectral-clustering
- 机器学习的各种算法，与实现 如谱分析 ，随机森林，分类器，线性分类器-machine learning and artifical intelligence spectrum anysis ramdom forest and linear classification
random-forests
- 基于随机森林的烤烟香型分类研究，很好的将烤烟香型分类与随机森林算法结合在一起。-Classification of Tobacco flavor random forest, a good flavor of the flue-cured tobacco in conjunction with the random forest classification algorithm together.
adaboost-and-rbf
- 随机森林算法在图像特征分类回归中的应用，通过结合神经网络进行更好的特征数据处理-Application of random forest algorithm in image classification and regression, better features by combining neural networks data processing
track
- 该程序是我多年的经验总结以及代码，实现了全景目标跟踪、火焰识别、烟雾识别、起立坐下行为判断、越界闯入、徘徊、违规停车等多种智能功能一体化，粒子滤波、贝叶斯分类器、随机森林等多种在线学习机制，还有传统的camshift、meanshift、光流法、卡尔曼滤波、struck、KCF、TLD、CT、区域匹配，相位相关、轮廓跟踪等多种算法-The program is my many years of experience and code, the realization of the panora
statistics_soilclass
- 随机森林算法的一个分类器，对随机森林得到的分类结果进行投票，选择最高概率的类别作为最终的投票结果。使用于土壤图斑分解，精细数字土壤制图。-Random Forest algorithm of a classifier, random forest classification results obtained to vote to choose the highest probability of category as the final voting results. Use polygon
online-random-forests-master
- 在线随机森林算法的源码，用于分类模式识别有很好的效果，适用于linux系统下。-Online Random Forest algorithm source code, for classification pattern recognition have a good effect for linux system.
RandomForest
- 随机森林是由多棵树组成的分类或回归方法。主要思想来源于Bagging算法，Bagging技术思想主要是给定一弱分类器及训练集，让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由原始训练集中有放回的随机抽取，大小一般跟原始训练集相当，这样依次训练多个弱分类器，最终的分类由这些弱分类器组合，对于分类问题一般采用多数投票法，对于回归问题一般采用简单平均法。随机森林在bagging的基础上，每个弱分类器都是决策树，决策树的生成过程中中，在属性的选择上增加了依一定概率选择属性，在这些属性中选择最佳属性及分割点，传统做法
data
- 随机森林算法的构造过程：1、通过给定的原始数据，选出其中部分数据进行决策树的构造，数据选取是”有放回“的过程，我在这里用的是CART分类回归树。 2、随机森林构造完成之后，给定一组测试数据，使得每个分类器对其结果分类进行评估，最后取评估结果的众数最为最终结果-Random Forest algorithm construction process: 1, by a given raw data, which part of the decision tree data structu
Ensemble-Learning
- 集成学习将若干基分类器的预测结果进行综合，具体包括Bagging算法和AdaBoost算法；还有随机森林算法，利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器-Integrated learning integrates the prediction results of several base classifiers, including Bagging algorithm and AdaBoost algorithm and random forest algorithm, using a t
several-classification-algorithm
- 几种基于Matlab的分类算法研究（自组织神经网络，SOM神经网络，LVQ神经网络，决策树，随机森林算法）-Several classification algorithm based on Matlab research (self-organizing neural network, SOM neural network and LVQ neural network, decision tree, the random forest algorithm)
Cd
- matlab用于对图像特征的分类，随机森林算法是一类很好的算法(matlabrunRFrunRFunRFunRF)
Iris_RandomForest
- python鸢尾花（iris）数据分类程序举例，采用随机森林算法。(Python iris flower (IRIS) data classification program is used for example, and the random forest algorithm is used.)