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1，matlab实现的随机森林回归源码

自己看medfilt2的帮助 你注意了，imread(路径matlab路径要改到你需要处理图片的路径。 代码如下(

matlab实现的随机森林回归源码

2，r语言怎么查看随机森林回归模型

chisq.test() 这是R自带的函2113数 原假设5261H0: p1 = 50% p2 = 30% p3 = 20%, 现在观察4102值是0.55 0.25 0.20 那么输1653入 chisq.test(c(0.55, 0.25, 0.20), p = c(0.5, 0.3, 0.2))就会得到内统计量的容值和p-value

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3，用随机森林方法分类能发出sci吗

有一定的创新点和应用前景，不说顶级数学期刊，一般的SCI还是肯定可以的啊！随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。随机森林是一个可做能够回归和分类。 它具备处理大数据的特性，而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模。

用随机森林方法分类能发出sci吗

4，分类系统中怎样将两个随机森林合并为一个

不重复就把中文字放置set集合中。setset = new hashSet(); set.add((char)random.nextInt(40870-19968)+19968); 迭代放置数组中
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数据集对随机森林中决策树的数量与数据集的关系进行了实验分析,实验结果表明对于多数数据集,当树的数量为100时,就可以使分类精度达到要求。将随机森林和分类性能优越的支持向量机在精度方面进行了对比,实验结果表明随机森林的分类性能可以与支持向量机相媲美。

5，随机森林可以和logistic回归混合建模吗

#####海藻数量预测模型，预处理（缺失值）、建模（多元线性回归与决策性）、性能评估（10折交叉验证），组合方法优化模型library(rpart)library(DMwR)#####回归模型决策树algae<-algae[-manyNAs(algae),]rt.a1<-rpart(a1~.,data=algae[,1:12])#####多元线性回归模型clean.algae<-knnImputation(algae,k=10)lm.a1<-lm(a1~.,data=clean.algae[,1:12])final.lm<-step(lm.a1)#####模型预测值lm.prediction.a1<-predict(final.lm,clean.algae)rt.prediction.a1<-predict(rt.a1,algae)#####模型的评价与选择部分###这部分难点#####目标模型函数
或许可以。

6，svms 和 random forests是什么算法

支持向量机 (SVM，support vector machine)是 Vapnik Cortes & Vapnik 1995 年首先提出 来的，是近年来机器学习研究的一项重大成果。支持向量机的基本思想是，寻找一个最优超 平面使它的分类间隙最大，对线性问题即寻找最优分类线，对非线性问题，则通过一个选定 的变换函数将输入的特征向量由低维的原始空间映射到高维空间， 转化为某个高维空间中的 线性问题， 然后在高维空间构造一个最优分类超平面实现两类分类。 它建立在结构风险最小 化原则基础之上，具有很强的学习能力和泛化性能，能够较好地解决小样本、高维数、非线 性 、局部极小等问题 ，可以有效地进行分类、回归、密度估计等。由于这些优点，其得到 了全面深入的发展，现已成为机器学习和数据挖掘领域的标准工具。　　Random Forest(s)，随机森林，又叫Random Trees[2][3]，是一种由多棵决策树组合而成的联合预测模型，天然可以作为快速且有效的多类分类模型。如下图所示，RF中的每一棵决策树由众多split和node组成：split通过输入的test取值指引输出的走向（左或右）；node为叶节点，决定单棵决策树的最终输出，在分类问题中为类属的概率分布或最大概率类属，在回归问题中为函数取值。整个RT的输出由众多决策树共同决定，argmax或者avg。
同问。。。

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