CDN加速镜像 | 设为首页 | 加入收藏夹
当前位置: 首页 资源下载 源码下载 数值算法/人工智能 搜索资源 - 随机森林预测

搜索资源列表

  1. adaboost

    1下载:
  2. 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的加权和,然后sign(预测值)。 可以看出,训练流程是串行的
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:2.44kb
    • 提供者:iihaozl
  1. biker-predict

    4下载:
  2. 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.
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-03-25
    • 文件大小:213.94kb
    • 提供者:geo make
  1. RFR

    2下载:
  2. 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
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-30
    • 文件大小:75.84kb
    • 提供者:夏平
  1. 20170106RF_Matlab

    1下载:
  2. 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 well as the characteristics of
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-05-05
    • 文件大小:441.44kb
    • 提供者:yanxiu
  1. Ensemble-Learning

    0下载:
  2. 集成学习将若干基分类器的预测结果进行综合,具体包括Bagging算法和AdaBoost算法;还有随机森林算法,利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器-Integrated learning integrates the prediction results of several base classifiers, including Bagging algorithm and AdaBoost algorithm and random forest algorithm, using a t
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1.59kb
    • 提供者:董小鱼
  1. R

    0下载:
  2. 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)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2017-12-15
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:小情
  1. RF_Reg_C

    1下载:
  2. 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!)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2017-12-30
    • 文件大小:273kb
    • 提供者:狼头神
  1. Radom Forest[ok]

    1下载:
  2. 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)
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2018-01-02
    • 文件大小:269kb
    • 提供者:`你管
  1. 随机森林

    0下载:
  2. 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 RF) has broad application prosp
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2018-01-03
    • 文件大小:5.48mb
    • 提供者:xbz111
  1. randomForest_4.6-12

    0下载:
  2. 统计软件R程序,随机森林包,人工智能分类,回归,预测软件包(Statistical software R program, random forest installation package, realize artificial intelligence classification, regression, prediction.)
  3. 所属分类:数学计算

    • 发布日期:2018-04-30
    • 文件大小:173kb
    • 提供者:mnpq
  1. 可用程序

    3下载:
  2. 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.)
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2019-03-27
    • 文件大小:17kb
    • 提供者:小战马
  1. RandomForset

    3下载:
  2. 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.)
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2020-02-22
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:亲宝宝
  1. random forest

    4下载:
  2. 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.)
  3. 所属分类:matlab例程

  1. uci-breast-cancer-master

    2下载:
  2. 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)
  3. 所属分类:数值算法/人工智能

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:611kb
    • 提供者:Hghar-xer
  1. RF_MexStandalone-v0.02-precompiled

    1下载:
  2. 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)
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:422kb
    • 提供者:TT@XIE
搜珍网 www.dssz.com