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随机森林 这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。

基于卷积神经网络的森林火灾烟雾探测算法研究.docx

数据结构教学课件：第10-2讲 树和森林.pdf

基于随机森林回归的手臂末端力的软测量方法.pdf,针对手臂康复训练后仍缺乏准确力觉的康复病人提出了一种手臂末端力的软测量方法。采用肌电信号（EMG）传感器与手臂姿态传感器获取的数据综合描述手臂的综合状态信息，并作为随机森林回归的输入，将手臂末端力作为随机森林回归的输出。依据康复训练的基本动作单元，针对性的设计了“推拉”和“提放”两组试验，在离线状态下，利用力传感器测量得到的实际末端力与手臂的综合状态信息作为样本集，并通过大量样本数据训练随机森林回归算子得到稳定可靠的回归算子，最后通过在线预测手臂末端力与真实末端力输出的比较，验证了该方法的有效性。

数据结构课件：第6章 树和二叉树3树和森林.pptx

资源详细介绍可以看我的博客： 算法笔记（9）-随机森林算法及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124782603