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1，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

2，随机森林算法可以结合十折十次交叉验证吗

随机森林是bagging的一种实现，这种集成方法可以进行包外估计并输出包外误差。包外误差即可看做泛化误差的无偏估计，因此随机森林算法在实现过程中可是省掉验证集，直接用包外误差估计泛化误差。
应该不能吧。

随机森林算法可以结合十折十次交叉验证吗

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，随机森林中是怎么对数据进行随机选择的

1. 首先用bootstrap自主采样法采样与样本数相同数目的样本，作为训练集，剩下的没有被采样过的样本作为测试集2. 对特征做采样，比如d个特征采log2（d）个特征，用采到的样本和特征做一棵决策树3. 重复步骤1、2做多棵不同的决策树构成随机森林
争议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

5，随机森林的释义

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 Random Forests 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 Bootstrap aggregating 想法和 Ho 的random subspace method以建造决策树的集合.

6，求会matlab和机器学习的大牛教我怎么实现一个随机森林

随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输 入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本 为那一类。　　在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 - 采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为N个，那 么采样的样本也为N个。
支持一下感觉挺不错的

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