搜索资源列表
-
1下载：
Random forest matlab source codes-Random forest Matlab source codes
-
-
0下载：
随机森林论文作者写的随机森林代码，采用matlab混合编程，需要安装Fortran compiler-An interface to the random forest algorithm (version 3.3) written by Leo Breiman and Adele Cutler. This tool is for windows MATLAB R13 only
-
-
0下载：
Random forest regression MATLAB
-
-
1下载：
苹果系统下用MATLAB所编的随机森林算法-Mac system compiled with MATLAB random forest algorithm
-
-
1下载：
随机森林 MATLAB版算法，可以运行，能较好的实现分类算法，只是速度有点慢-Random forest MATLAB version of the algorithm can be run, better classification algorithms, but the speed is a little slow
-
-
1下载：
MATLAB语言的随机森林算法的例程，可以用于学习随机森林算法-Random Forest algorithm MATLAB language routines can be used to learn Random Forest algorithm
-
-
0下载：
一个random forest的matlab例程，可以直接运行，具体内容参考图书《视觉机器学习20讲》-Forest MATLAB of a random routine, you can run directly, the specific content of reference books < visual machine learning 20
-
-
2下载：
随机森林分类器算法的应用，包含分类例子和回归例子(Random forest algorithm matlab)
-
-
3下载：
文档包括两部分内容，一部分是Leo Breiman关于随机森林的介绍解释文档pdf，内有实例和分析，介绍的很清楚，是英文版，不过不是很难；第二部分是Leo Breiman的官方程序，从网站下载的，matlab版本。(The document includes two parts, one part is Leo Breiman on random forest introduced to explain the document PDF, there are examples and analy
-
-
1下载：
在matlab中随机森林算法的实现，随机森林算法是现在广泛用于分类和预测的机器学习最常见的算法之一(the code of random forest)
-
-
1下载：
this is matlab code of random forest
-
-
0下载：
Random forest demo; it just a document
-
-
1下载：
rf-随机森林：一个简单的随机森林例子，包含C4.5，ID3等多种信息熵计算过程(A simple example of random forest, including C4.5, ID3 and other information entropy calculation process)
-
-
0下载：
deep learning:random forest
-
-
3下载：
随机森林分类算法matlab例程， 内含详细语句说明(Random forest classification algorithm)
-
-
0下载：
MATLAB中随机森林分析，bp神经网络分析实例(Random forest analysis in MATLAB and example of BP neural network analysis)
-
-
0下载：
random forest源代码，MATLAB实现，适合新手入门(random forest source code, matlab implementation, suitable for beginners)
-
-
2下载：
随机森林分类器的MATLAB代码，方便调用使用随机森林（RF）通过MATLAB平台(MATLAB Code of Random Forest Classifier)
-
-
2下载：
要说随机森林，必须先讲决策树。决策树是一种基本的分类器，一般是将特征分为两类（决策树也可以用来回归，不过本文中暂且不表）。构建好的决策树呈树形结构，可以认为是if-then规则的集合，主要优点是模型具有可读性，分类速度快。(In machine learning, a random forest is a classifier that contains multiple decision trees, and its output category is determined by the m
-
-
1下载：
这是随机森林的matlab程序包 random forest(Random forest package)
-
