收集地球-增强视觉解释 什么是收集地球？ 收集地球是一种工具，可通过Google Earth进行数据收集。 结合Google Earth，Bing Maps和Google Earth Engine，用户可以出于多种目的分析高分辨率和超高分辨率的卫星图像，包括： 支持多阶段国家森林清单 土地利用，土地利用变化和林业（LULUCF）评估 监测农业用地和市区 验证现有地图 收集空间明确的社会经济数据 量化毁林，重新造林和荒漠化 它的用户友好性和平滑的学习曲线使其成为执行快速，准确和具有成本效益的评估的理想工具。 它可以针对特定的数据收集需求和方法进行高度自定义。 通过“收集地球”收集的数据可以导出为常用格式，也可以导出到Saiku（一种有助于数据分析的工具）。 在哪里下载安装程序！ 如果您对代码不感兴趣，而对“收集地球”功能感兴趣，则可能需要立即运行它！ 然后直接在此处下载安装程序。 有

使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

算法工程项目问题描述： 【题目】 随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

主要介绍了用Python实现随机森林算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

加州住房价格模型 客观的 我使用“加利福尼亚房屋价格数据集”的“随机森林回归”建立了一个模型，以预测加利福尼亚房屋的价格。 图书馆与依存关系 我在这里列出了该项目所需的所有必要的库和依赖项： import sys , os , tarfile , urllib . request import numpy as np import pandas as pd from sklearn . model_selection import train_test_split , cross_val_score , GridSearchCV from sklearn . model_selection import StratifiedShuffleSplit from pandas . plotting import scatter_matrix from sklearn . impute im

基于ZigBee无线传感网络的森林防火预警系统设计，李猛，童敏明，为解决传统

2020年森林防火标语集锦 .doc

加快推进中国森林认证进程的初步思考.pdf

发展中国家城市快速增长正在造成很大的影响 城市规划问题的数量。控制和分析这一点 增长，城市土地利用测绘的新方法和更好的方法 需要。本文提出了一种城市土地利用新方法 映射，其中集成了空间度量和纹理分析 一个基于对象的图像分析分类。高分辨率 卫星图像用于生成空间和纹理度量 从Random Forest的机器学习算法land- 覆盖分类。最有意义的空间指数是 通过视觉检查选择，然后与图像结合 和纹理值来生成分类。建议 土地利用测绘方法采用10倍交叉测试， 验证方案，实现92.3％的总体准确性和a 卡帕系数为0.896。这些步骤产生了一个准确 城市土地利用模式，不使用任何人口普查或 辅助资料，并建议合并使用空间 度量和纹理是有希望的城市土地利用测绘 发展中国家。制作的地图可以提供土地 - 使用城市规划人员需要的数据进行有效规划 发展中国家。

毫升心脏疾病 使用随机森林进行心脏病预测和分析