位于日本冲绳岛北部的亚热带“ Yambaru”森林拥有许多特有物种居住的珍贵生态系统。 然而，该地区还是冲绳林业的中心。 因此，可持续林业活动应考虑到自然环境。 为了促进该地区的可持续森林管理，我们使用易于计算的地形因素进行多元回归分析，以精细的分辨率对站点指数进行了预测。 对于以站点索引为因变量的多元回归分析，采用三个地形因子（有效起伏，开放度和高程）作为自变量。 解释了大约68％的方差，有效缓解是影响最大的变量。 这意味着可以以比以往任何时候都更高的分辨率来预测森林生产力。 对于环境保护和林业冲突的地点的可持续森林管理，以现场实际可用的最佳分辨率估算地点指数非常有用。 将来有可能通过检查其他环境因素来提高估计准确性。

土壤是粮食生产的基本自然资源，我们消费的绝大多数食物直接或间接地来自土壤。 土壤质量决定着所生长食物的数量和质量。 因此，保护​​土壤的物理，化学和生物完整性对于维护全球粮食安全至关重要。 本文评估了喀麦隆西南部塔卡曼达（Takamanda）雨林中土壤的物理化学特性及其对农业生产力和粮食安全的影响。 在50公顷Takamanda森林动态区的左侧，中部和右侧，使用斗式土壤钻随机取样土壤。 从三个侧面取样深度为0-10 cm，10-20 cm和20-30 cm的土壤。 所有侧面的容重随土壤深度的增加而增加。 表土（0-10 cm）中土壤氮，有机碳，钾，镁，钠，磷和阳离子的交换能力大于地下土壤。 在20-30 cm的土壤深度下，土壤Ca和pH值略高，分别为0.45 cmol（+）/ kg和4.24。 在10-20 cm的土壤深度中，土壤碳氮比最高（13.12），尽管与其他土壤深度没有显着差异。 为了促进粮食生产，一种综合的，具有成本效益的土壤管理方法应包括使用耐酸的农作物，有效使用化肥，适当的轮作，作物多样化和农林业。

er菜（Amaranthus palmeri S.Wats。）入侵对全美国的棉花（Gossypium hirsutum L.）生产系统造成了负面影响。 这项研究的目的是评估冠层高光谱窄带数据作为随机森林机器学习算法的输入，以区分棉花中的distinguish菜。 该研究着重于将Palmer mar菜与棉花的近等基因系（铜，绿和黄叶）区分开来。 使用分光辐射计在两个不同的日期（2016年12月12日和2017年5月14日）获取Palmer mar菜和棉花冠层的高光谱反射率测量。数据是从温室中种植的植物中收集的。 将光谱数据汇总到提议用于研究植被和农作物的24个高光谱窄带。 这些带由随机森林（cforest）的条件推断版本进行了测试，以区分Palmer mar菜和棉花。 分类为二进制：Palmer mar菜和棉青铜，Palmer mar菜和棉绿，Palmer mar菜和棉黄。 分类准确性已通过总体，用户和生产者的准确性进行验证。 对于这两个日期的总和，总体准确性介于77.8％至88.9％之间。 相对于棉黄色分类，Palmer mar菜红的整体准确性最高（2016年12月12日为88.9％;

机器学习--贷款违约行为预测（基于逻辑回归和朴素贝叶斯和随机森林及SVM四种方法实现，资源包含完成则代码及数据，数据3万余条记录

1. Matlab实现随机森林算法的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 和 重要性结果图 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

主要介绍了python实现H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454

海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于随机森林的恶意代码检测技术，朱鹏博，武斌，随着互联网的普及，恶意软件危害越来越大。本文提出一种基于随机森林算法的静态恶意代码检测技术。该技术通过对汇编操作码进行集

我们回顾了齐默尔曼的森林公式，该公式解决了Bogoliubov的递归R运算，用于减去扰动量子场理论中的紫外线发散。 我们进一步讨论了R-运算的一般化，除了紫外线以外，还减去了欧几里德红外散度。 这种归纳为R⁎-运算的名称，可以有效地用于计算重归一化常数。 我们将讨论通过这种方法获得的一些结果，重点是在五个循环处的QCD beta函数以及在N 4 LO时强子希格斯玻色子衰变率的应用。 本文总结了沃尔夫哈特·齐默尔曼纪念研讨会上的演讲。