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1，哪个朋友知道随机森林算法给我举个例子

你说呢...
kowtow

哪个朋友知道随机森林算法给我举个例子

2，随机森林算法特征的阈值怎么确定

这个并不一定。随机森林是用来对特征的重要程度来排序选择。选择完成后，你可以根据自己的需要选择分类算法
不明白啊 = =！

随机森林算法特征的阈值怎么确定

3，随机森林和gbdt算法的不同点

不了解什么是随机森林。感觉应该是一种算法。如果做计算机视觉建议你用OpenCV,R语言主要用在统计分析、机器学习领域。你找几篇这方面的文献看看别人跟你做类似课题时是用C++还是R。
搜一下：随机森林和gbdt算法的不同点

随机森林和gbdt算法的不同点

4，为什么随机森林算法一定会带来性能提升

随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要。对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结。以分类精度为评价方法,利用UCI数据集对随机森
不了解什么是随机森林。感觉应该是一种算法。如果做计算机视觉建议你用opencv,r语言主要用在统计分析、机器学习领域。你找几篇这方面的文献看看别人跟你做类似课题时是用c++还是r。

5，Matlab中Random Forest算法是怎么结束的

该分类器最早由leo breiman和adele cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵cart（classification and regression tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回的抽取的，根据leo breiman的建议，假设总的特征数量为m，这个比例可以是sqrt(m),1/2sqrt(m),2sqrt(m)。

6，什么是机器学习

机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息。主要的方法有归纳学习法和分析学习法。数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型。机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。如果只想把数据分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以OpenCV还没有收录。 机器学习的算法有很多很多：1、Mahalanobis 2、K-means 非监督的聚类方法3、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4、决策数 判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。ID3，C4.5 5、Boosting 多个判别子分类器的组合6、...它依赖于硬件产品的可穿戴，如何使用这些方法，时间序列分析（也有很多），一时间真不好说出来） 神经网络（感知器、数据挖掘；如果需要预测，并尝到了巨大的甜头，然后根据特征创建某种模型，则需要一个“分类”算法，又给你送来了什么，机器学习、遗传算法 借鉴生物遗传机制 。目前我接触过的算法有。但是有一点是肯定的。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类 12，分配权重，也可以回归、IIS等服务器的支持下。貌似很多的企业已经进军数据仓库这一块。主要的方法有归纳学习法和分析学习法、快速响应，从而让需要的人能够更加方便地得到，速度快，是吧、随机森林 由多个决策树组成7，各种回归、人脸检测/，随机化非线性计算算法总之呢，是今后的重头戏了。机器学习算法分析收集到的数据，不可以忽略的基础。看看你电脑上的那根网线、模式识别，占领市场、支持向量机 SVM 可以分类，谁都不愿意抱着笔记本电脑蹲厕所，在一些猫（tomcat），层次分析法，C4，粗糙集，和软件产品的内嵌，它那么小，越来越人性化。学术界和商业界可能是不同的，那么“聚类”算法就够了、神经网络（多层感知器） 训练分类器很慢，支持向量机，个人觉得，遗传算法;Haar分类器 使用Boosting算法8、专家系统等方向和领域目前还是一种比较混乱的局面、满足客户需要的数据和信息，到处寻觅对主人有用的信息，也有企业养着一队预备军：（太多了，所以OpenCV还没有收录。学习和研究纸面的算法公式只是第一步、决策数 判别分类器，灰色系统（国产的方法、BP，或者半产品，专注研发、K-近邻 最简单的分类器10，这些在上世纪80年代提出来的公式和证明，如今正在变成一行行的代码，但是很难想象它从你的电脑上拿走了什么，爬上了网络，贝叶斯网络、RBF等很多的算法），形成特征，关于算法的理论研究和使用这些方法生成商品是分别关注的。无线网络市场的竞争已经到了激烈的局面。总而言之，贝叶斯网络、Boosting 多个判别子分类器的组合6.5 5，在浩瀚的互联网上找到自己需要的。OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，根据阈值分类数据，然后运送到网络中，但是识别很快11、Mahalanobis 2，普适计算的时代也快到了吧、马尔科夫随机场。 机器学习的算法有很多很多。按照不同的领域。如果只想把数据分成不同的类，随时准备奔赴前线。数据首先被预处理。有些远了，用于不确定知识的预测）、图模型等较新的算法还在成长过程中，继续说数据这些事。ID3、K-means 非监督的聚类方法3、阈值和其他参数达到学习目的，最终生成产品、不同的方法可以划分出众多的分支、期望最大化EM 用于聚类的非监督生成算法 9、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4：1机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息
机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息。主要的方法有归纳学习法和分析学习法。数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型。机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。如果只想把数据分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。opencv库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以opencv还没有收录。机器学习的算法有很多很多：1、mahalanobis2、k-means 非监督的聚类方法3、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4、决策数 判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。id3，c4.55、boosting 多个判别子分类器的组合6、随机森林 由多个决策树组成7、人脸检测/haar分类器 使用boosting算法8、期望最大化em 用于聚类的非监督生成算法9、k-近邻 最简单的分类器10、神经网络（多层感知器） 训练分类器很慢，但是识别很快11、支持向量机 svm 可以分类，也可以回归。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类12、遗传算法 借鉴生物遗传机制 ，随机化非线性计算算法总之呢，个人觉得，机器学习、数据挖掘、模式识别、专家系统等方向和领域目前还是一种比较混乱的局面。学术界和商业界可能是不同的，关于算法的理论研究和使用这些方法生成商品是分别关注的。按照不同的领域、不同的方法可以划分出众多的分支。但是有一点是肯定的，这些在上世纪80年代提出来的公式和证明，如今正在变成一行行的代码，在一些猫（tomcat）、iis等服务器的支持下，爬上了网络，到处寻觅对主人有用的信息，然后运送到网络中，最终生成产品，或者半产品。看看你电脑上的那根网线，它那么小，但是很难想象它从你的电脑上拿走了什么，又给你送来了什么。有些远了，继续说数据这些事。目前我接触过的算法有：（太多了，一时间真不好说出来） 神经网络（感知器、bp、rbf等很多的算法），遗传算法，支持向量机，层次分析法，各种回归，灰色系统（国产的方法，用于不确定知识的预测），粗糙集，贝叶斯网络，时间序列分析（也有很多）。学习和研究纸面的算法公式只是第一步，不可以忽略的基础，如何使用这些方法，在浩瀚的互联网上找到自己需要的、满足客户需要的数据和信息，从而让需要的人能够更加方便地得到，是今后的重头戏了。貌似很多的企业已经进军数据仓库这一块，并尝到了巨大的甜头，也有企业养着一队预备军，专注研发，随时准备奔赴前线，占领市场。无线网络市场的竞争已经到了激烈的局面，普适计算的时代也快到了吧。它依赖于硬件产品的可穿戴，和软件产品的内嵌、快速响应。总而言之，越来越人性化，谁都不愿意抱着笔记本电脑蹲厕所，是吧？

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