matlab合并代码窗口结构化森林 版本1.1 更新： 使用压缩来减小模型大小。 用Cython重写直方图功能以加快检测速度。 微调一些参数以稍微提高精度。 似乎Anaconda安装的libjpeg软件包在解码图像时存在一些错误。 解码结果与Matlab的imread输出结果不同。 因此，如果您使用Anaconda，则可以考虑卸载libjpeg，然后通过apt-get（对于Ubuntu）重新安装。 版本1.0 Piotr的ICCV论文“用于快速边缘检测的结构化森林”的Python实现。 性能几乎与Piotr的原始（Matlab）实现相同（在BSDS500上，Piotr的：[ODS = 0.738，OIS = 0.758，AP = 0.795，R50 = 0.923]，我的：[ODS = 0.739，OIS = 0.759，AP = 0.796，R50 = 0.924]）。 对于原始实现，请查看作者的网页：。 如何使用 平台：强烈建议使用Ubuntu 14.04 + Anaconda。 不过，我不使用任何平台相关的API。 因此，这些代码也应该在Windows / Mac OS X上也可

如何使用随机森林，Bagging等机器学习中的类，并且其相关的操作原理及流程， 重要参数说明。

钞票认证 这是一个Web应用程序，用于预测空白通知是真实的还是伪造的。 使用的数据集 来自UCI机器学习存储库的钞票身份验证数据集 使用的技术 Python 烧瓶 随机森林分类器 泡菜 屏幕截图

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森林火灾 每天生成与森林火灾有关的数据。 获取数据 Python脚本day.py和month.py生成可视化所需的NetCDF文件。 需要执行以下步骤： 在ECMWF注册 获取API密钥 点安装ecmwf-api-client 现在您可以运行： python thismonth.py->生成一个数据文件，其中包含该月中几天的变量，格式为2020-10.nc。 注意：您不能在每月的头几天运行此程序。 或：python month.py 10 2020->产生以参数形式给出的月份数据文件。 格式：2020-10.nc 运行可视化 2.1条形图Rscript month-simple.r $ year- $ month.nc在月份文件中的几天内构建变量（如FRP）的条形图。 2.1映射Rscript Extract_ECWMF_vars_SEAdaily.R $ year- $

社交借贷（也称为对等借贷）为客户提供了一个在线借贷的平台。 与借款人和贷方的银行相比，它以其优越的货币优势而Swift受到欢迎。 因此，选择一个可靠的设备非常重要，而大多数平台现在使用的唯一方法是分级系统。 为了更好地防范风险，我们提出了一种将随机森林和神经网络相结合的方法来预测借款人的状况。 我们的数据来自受欢迎的社交贷款平台Lending Club，我们的结果表明我们的方法优于Lending Club的良好借款人等级。

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