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搜索资源列表

  1. MATLAB随机森林工具箱

  2. MATLAB随机森林工具箱，在MATLAB设置路径即可使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-29
    • 文件大小：445kb
    • 提供者：lcgit

  1. 随机森林工具包

  2. 好用的随机森林matlab工具包，可以直接利用代码对数据进行分类和回归。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-04
    • 文件大小：333kb
    • 提供者：zzubuaawyl

  1. Matlab与C混编Random Forest

  2. 随机森林代码实现，包括C++版本与Matlab版本，随机森林又分为分类工具和回归工具

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-07-10
    • 文件大小：529kb
    • 提供者：lilybrownme

  1. Random Forest 随机森林工具箱

  2. Random Forest随机森林工具包 可直接使用 用于分类和聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-12-01
    • 文件大小：445kb
    • 提供者：sywhngd

  1. 随机森林工具包RF_MexStandalone-v0.02-precompiled

  2. 随机森林工具包RF_MexStandalone-v0.02-precompiled,已经通过编译，放置到matlab工具箱路径toolbox，设置路径到path调用函数即可实现随机森林回归和分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-20
    • 文件大小：446kb
    • 提供者：sinat_28357525

  1. weka3.8桌面版

  2. 基于java的数据挖掘工具 可用来做随机森林 机器学习数据拟合。集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以参考Weka的接口文档

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-19
    • 文件大小：48mb
    • 提供者：qq_35031177

  1. 随机森林+鸢尾花+SMOTE+PCA+LDA

  2. 包括了一个随机森林算法， 并使用两个数据集进行训练。里面包含一个脚本文件，并插入了SMOTE插值、PCA降维以及LDA降维。其他降维方式的工具包在我的其他文件中

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-08-27
    • 文件大小：865kb
    • 提供者：qq_35509823

  1. 随机森林工具包

  2. 很好用的工具包，大家可以自行下载，如有不懂可以私下交流

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-11-02
    • 文件大小：366kb
    • 提供者：qq_43465544

  1. matlab-随机森林代码

  2. 此资源为随机森林的matlab工具包，内部包含matlab代码与例子，英文简要。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2018-12-19
    • 文件大小：400kb
    • 提供者：qq_38828274

  1. 随机森林工具包randomforest-matlab(基于RF_MexStandalone-v0.02修改,保证可用)

  2. 随机森林工具包randomforest-matlab(基于RF_MexStandalone-v0.02修改,保证可用)具体使用参考我的文章https://blog.csdn.net/ylrqvt/article/details/88379281

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-10
    • 文件大小：363kb
    • 提供者：ylrqvt

  1. 随机森林matlab工具箱及其它实现方法集合

  2. 项目所需，研究了随机森林matlab工具包RF_MexStandalone-v0.02-precompiled 另附随机森林其它几种matlab实现方式

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：100mb
    • 提供者：ozhiya

  1. MATLAB随机森林工具箱 RF_MexStandalone-v0.02_change.rar

  2. 随机森林工具包，以针对mex不能编译complie_windows.m文件中对于文件mex_ClassificationRF_predict.cpp，mex_ClassificationRF_train.cpp的C2440，c2664错误进行了修改，使得工具包能成功编译，并且编译好mexw64文件。 对于随机森林工具箱的分类和回归模块mex编译出现的错误都进行了修改。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-09
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：ShiYan__

  1. Python-randomForestExplainer一套工具来了解随机森林算法里面发生了什么

  2. randomForestExplainer 一套工具来了解随机森林算法里面发生了什么

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：191kb
    • 提供者：weixin_39841848

  1. Data-Science-Salary-Estimator：创建了一个估算数据科学薪资的工具-源码

  2. 数据科学薪酬估算器：项目概述 创建了一个估算数据科学人员薪水（MAE〜$ 11K）的工具，以帮助数据科学家在找到工作时就其收入进行协商。 使用python和selenium从glassdoor上刮掉了1000多个工作描述 每个职位描述文本中的工程功能可以量化公司在python，excel，aws和spark上的价值。 使用GridsearchCV优化了线性，套索和随机森林回归，以达到最佳模型。 使用Flask构建面向客户的API

  3. 所属分类：其它

  1. 数据分析培训：用于学习目的的数据分析笔记本，工具和脚本-源码

  2. 数据分析/机器学习/深度学习 银行分析 探索性数据分析和预测模型（Random Forest，Ada Boost，XGBoost） 使用简短描述查找类似的电影/电视节目 基本自然语言处理（单词包，TFidf，相似度矩阵，doc2vec） Subreddit分类（怀疑者与超自然者职位） 计数向量化和逻辑回归 蘑菇分类 K近邻算法 猜测兑换日期-大型版 TfidfVectorizer，TrunctedSVD分解和线性回归 房屋价格预测 探索性数据分析+预测模型 汽车价格预测 数据准备+随机森林回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：407kb
    • 提供者：weixin_42169245

  1. Football-Position-Classification：创建了一种工具，该工具可以以90％的准确度估算球员在身体上是否适合扮演足球守门员的位置（进攻性或防守性），以帮助高中足球教练评估球员-源码

  2. 足球位置分类： ： 创建了一个工具，该工具可以估计球员是否身体健康，能够以90％的准确度在足球（进攻性或防守性）中扮演巡边员的位置，以帮助高中足球教练评估球员。 淘汰了12,000多名高中足球运动员，使用BeautifulSoup将结果合并。 使用Python清理，准备和可视化数据。 使用RandomizedsearchCV和GridsearchCV建立基线分类模型并优化Logistic回归，K最近邻和随机森林。 使用Flask构建面向客户的API。 使用Streamlit和Her

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42104181

  1. 一种基于结构随机森林的家庭日常工具部件功用性快速检测算法

  2. 家庭日常工具的部件功用性主动认知是家庭服务机器人智能提升的重要方面。为满足服务机器人实时自主作业的需要，提出了一种基于结构随机森林(SRF)的工具部件功用性快速检测算法。在离线训练阶段，利用SRF训练功用性边缘检测器与功用性检测器，并通过评估功用性检测结果的Fβ值确定工具各部件功用性对应的先粗糙后逐步精细化(coarse-to-fine)阈值。在线检测阶段，首先使用功用性边缘检测器计算功用性区域边缘的初步概率图，继而加以coarse-to-fine阈值滤波得到包含工具部件功用性的外接矩形区域，最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_38701407

  1. 化学动力学预测器：一种数据驱动的工具，用于预测均相气相React的React顺序。 包括NIST化学动力学数据库中的机器学习实验-源码

  2. 动力学ML NIST化学动力学数据库上的机器学习实验。 在这项工作中，我们使用机器学习方法研究了某些物种的存在以及气相均相React过程中化学键组的形成/破坏与相应的活化能和React顺序之间的关系。 React数据是通过网络抓取和HTML解析从NIST Kinetics数据库获取的，以将在线数据库转换为更易访问的数据框（Pandas）格式。 然后，我们设计了一个特征向量来捕获某些物种和键的存在，并利用它来训练我们的模型以预测活化能和React顺序。 之所以选择基于随机森林的分类模型，是因为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：37mb
    • 提供者：weixin_42127783

  1. python 随机森林算法及其优化详解

  2. 前言 优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合） 论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh） 优化思路 1. 计算传统模型准确率 2. 计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林 3. 计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的一定百分比的树 4. 通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值且AUC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_38555019

  1. 机器学习入门 — 基于随机森林的气温预测（三）随机森林参数选择

  2. 本文中将针对树模型的参数进行优化 数据预处理 前面已经做过好几次数据预处理了，这里直接上代码 得到数据 # 导入工具包 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 features = pd.read_csv('data/temps_extended.csv') # 独热编码处理数据 features = pd.get_dummies(feat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：104kb
    • 提供者：weixin_38677306
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