结合随机森林和LSBoost进行证券市场指数预测。 Abstract— This research work emphases on the prediction of future stock market index values based on historical data. The experimental evaluation is based on historical data of 10 years of two indices, namely, CNX Nifty and S&P Bombay Stock Exchange (BSE) Sensex from Indian stock markets. The predictions are made for 1–10, 15, 30, and 40 days in advance. This work proposes to combine the predictions/estimates of the ensemble of trees in a Random Forest using LSboost (i.e. LS-RF). The prediction performance of the proposed model is compared with that of well-known Support Vector Regression. Technical indicators are selected as inputs to each of the prediction models. The closing value of the stock price is the predicted variable. Results show that the proposed scheme outperforms Support Vector Regression and can be applied successfully for building predictive models for stock prices prediction.

随机森林在行人检测，视觉追踪，目标检测等领域中的应用

此代码详细描述如何通过机器学习的算法（随机森林）对一张图片进行去噪处理，可广泛应用于文字识别的预处理。代码的详细解读参见博文：https://blog.csdn.net/zyctimes/article/details/122350139

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摘要： 设计了一种基于ZigBee 无线传感器网络的森林环境监测系统； 描述了该系统的构成原理与整体结构，以及基于CC2430 芯片的传感器节点和网关的硬件设计和系统软件工作流程。 采用的星-簇首-路由的拓扑结构，具有低成本、易于部署、使用寿命长等优点。 　　森林环境监测是森林资源保护与管理的基础，是建设现代林业、实现森林科学经营的重要保障。 第七次全国森林资源清查结果显示，仅森林的固碳释氧、涵养水源、保育土壤等6 项生态价值就超过了10.01万亿元。 此外，森林是社会、经济发展不可或缺的资源，它作为陆地生态系统的主体，在减少温室气体排放中发挥着举足轻重的作用。 因此，做好森林环境监测工作对