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搜索资源 - random forest regression
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加洲大学Leo Breiman编写的Random Forests(随机器森林)各个版本的fortran代码 可以实现分类,以及回归!-University of California Leo Breiman prepared by Random Forests (random for forest ) fortran various versions of the code can be achieved classification and regression!
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随机森林代码，Matlab代码，很好的学习工具-Random Forest (Regression, Classification and Clustering) implementation for MATLAB (and Standalone)
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Random forest regression MATLAB
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头部姿势估计的程序，利用鼻尖确定头部的方向，进而确定姿势，采用随机回归森林算法。-Head pose estimation procedures, the use of nose to determine the direction of the head, and to determine the position, using the random forest regression algorithm.
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随机森林的matlab版本，重修改整理过的，可以直接拿来用，带实例。可以用来做回归法分析及分类。是机器学习中的快速有效的方法，基本不会产生过拟合。-Random Forest, an efficient regression and classification tool in area of machine learning. The Programms performs well and a demo is offered.
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Some simple statistical learning techniques, demonstrated with the R language. Including linear regression, logistic regression, neural network example, support vector machine, and random forest example usage and the corresponding libraries needed.
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随机森林程序，包括分类和回归，有详细的例子参考，很好用-Random Forest program, including classification and regression, a detailed example of reference, easy to use
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随机森林做回归处理，一种新型重要的图像处理算法，广泛使用。
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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
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最原始的随机森林matlab算法 亲测可用 包括回归和分类-Most original Random Forest algorithm matlab pro-test available including regression and classification
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本软件可以用来进行随机森林预测分类，并且能够回归-Random Forest, an efficient regression and classification tool in area of machine learning. The Programms performs well and a demo is offered.
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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
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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
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本内容是有关机器学习的包含贝叶斯分类器，随机森林，支持向量机，神经网络，logistic多元回归等(The contents of this paper are machine learning, including Bayesian classifier, random forest, support vector machines, neural network, logistic multiple regression and so on)
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随机森林工具包可以直接用来分类和回归，大家一起探讨和学习(Random forest toolkit can be directly used for classification and regression, we explore and study together)
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Paper on random forest , ANN , LinearSVM , Logistic regression classifiers
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统计软件R程序，随机森林包，人工智能分类，回归，预测软件包(Statistical software R program, random forest installation package, realize artificial intelligence classification, regression, prediction.)
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利用深度头像，使用随机回归森林的方法，进行头部姿态估计(Head pose estimation by means of random regression forest using deep head image)
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随机森林的一个入门级历程，此例程可以带有稀缺数据集，让你使用训练集和测试集感受到随机森林的强大之处。随机森林的分类与回归，非常之强。秒杀神经网络，是一个人见人爱的算法。(Random forest is an entry-level process, this routine can have scarce data set, let you use training set and test set to feel the power of random forest. The classif
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