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adaboost
- AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种，说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。 具体的流程是：每一个训练样例都赋予相同的权重，并且权重满足归一化，经过第一个分类器分类之后， 计算第一个分类器的权重alpha值，并且更新每一个训练样例的权重，然后再进行第二个分类器的训练，相同的方法....... 直到错误率为0或者达到指定的训练轮数，其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权
biker-predict
- 用matlab自带函数编写的随机森林进行预测分析，此程序曾应用在kaggle比赛上。-Matlab function that comes with writing random forests predictive analysis, this program has been used in the kaggle game.
RFR
- 好用的随机森林回归（RFR），也可用与分类。基于以编译的mex84，可实现bias-correction。回归预测精度较高-applicable random forrest regression，can also be used for classification。Regress with bias-correction 。can achieve high accuracy
Random-Forest-Regressor-master
- 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.
random-forest-example
- 随机森林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，然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。-Random forests are used in a random way to build a forest, there are a lot of decis
20170106RF_Matlab
- 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，包括两个方面：数据的随机性选取，以及待选特征的随机选取。-Random forest refers to the use of more than one tree to sample the training and prediction of a classifier, including two aspects: random selection of data, as w
R
- 本文分别利用逻辑回归、决策树和随机森林三种模型针对员工是否会过早离职问题进行探究，结果显示三种方法预测结果的精确度依次增加，分别为78.59%、96.8%和 99%，并且三种模型均显示员工演满意度是最重要的特征变量。(Predicting employee turnover)
RF_Reg_C
- 随机森林实现分类、预测的代码和一些相应的实例，啊啊啊啊啊(Random forest classification, prediction of the code and some corresponding examples, ah, ah, ah!)
Radom Forest[ok]
- 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)
随机森林
- 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）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。(As a new, highly flexible a machine learning algorithm, random forest (Random Forest, referred to as R
Random Forest
- 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 "
randomforest-matlab
- 本程序是基于matlab程序而编写的随机森林预测，主要用于分类(This program is a random forest prediction based on MATLAB program, which is mainly used for classification.)
matlab随机森林
- 调用matlab中的随机森林算法实现预测(Call the random forest algorithm in MATLAB to realize the prediction)
可用程序
- 首先构造决策树，产生随机森林，是一种预测模型。(First, constructing decision trees to produce random forests is a prediction model.)
RandomForset
- 随机森林的训练、随机森林的预测以及结果的展现，全部代码亲测(Random forest training, random forest prediction and result display, all code affinity test.)
random forest
- 此源程序包含随机森林工具箱，以及将随机森林算法用于乳腺肿瘤数据的分类预测(This source includes random forest toolbox, and random forest algorithm is used to classify and predict breast tumor data.)
RF
- 随机森林负荷预测，随机森林是一种分类器，在负荷预测中的应用很少。(Random forests load forecasting，Random forests is a kind of classifier, rarely used in load forecasting)
uci-breast-cancer-master
- 机器学习中的随机森林算法，用于空气质量预测(Random forest algorithm in machine learning for air quality prediction)
RF_MexStandalone-v0.02-precompiled
- 运用随机森林方法对数据进行建模，可以用模型进行预测与分类(Random forest prediction and classification)
随机森林算法
- 随机森林算法可用于简单的预测，参数仅需要部分进行修改