下载前必读！！！！！！ 1.此代码是matlab代码，用的实例是Lorenz系统 2.此代码是图片格式，需要读者自行敲打键盘 3.若你们不想手敲键盘，我可代敲，具体私聊 其他说明： SP800-22测试是NIST发布的一项特殊出版物，目的是评估随机数生成器的质量和随机性。这些测试方法可以用于各种各样的随机性检测场景，并且是各种安全标准和规范的基础。 SP800-22测试提供了一系列统计测试和随机性分析，用于检查生成的随机数序列是否具有良好的统计特性和随机性。其中包括频次测试、卡方测试、最长序列测试、游程测试、秩测试等。

随机测试有很大的优势，因为输入信号是随机的！ 因此不需要开发测试用例。 特别是在基于模型的测试框架中，有一个作为参考和操作代码（C 代码或任何其他实现）的需求模型（Simulink 模型）。 可以将相同的随机信号注入模型和代码中，并且可以调试任何故障。 可以使用任意数量的随机信号进行测试，直到发现错误或对其模型和代码充满信心。 持久性算法的随机测试示例可以在以下位置找到： http://www.mathworks.in/matlabcentral/fileexchange/39720-safety-critical-control-elements-examples 此提交包含几个函数来生成随机布尔信号、正弦波、正弦扫描和完全随机的波形组合。 还有噪声注入脚本，可插入随机噪声信号和输入信号的随机区域。 有关函数使用的示例，请参阅提交的文件 Sample1.m。

基于随机森林RF的回归预测，随机森林RF重要性排序，多变量输入模型。 运行环境为matlab2018，程序内注释详细，直接替换数据就可以用。随机森林的特征变量重要性排序在特征选择和特征分析中具有广泛的用途。它可以用来识别哪些特征对目标变量的预测最为重要，从而帮助我们理解数据中的关键特征和影响因素。

描述基于FPGA的随机等效采样模块设计的相关文献。

svm支持向量机python代码 机器学习语义分割-随机森林，支持向量机，GBC Machine learning semantic segmentation - Random Forest, SVM, GBC.zip

针对传统随机生产模拟忽略负荷的时序特性而难以考虑机组启停、备用、调峰等相关动态费用的问题，将转移频率分析纳入随机生产模拟框架中，形成了改进等效电量频率法．该方法通过等效负荷频率曲线(ELFC)的卷积考虑机组启停，将生产成本分析的范畴拓宽到动态费用的计算．根据所提算法和含风电的EPRI 36算例，比较了风电并网前后系统可靠性指标、燃料成本、环境成本和动态费用等的变化，并研究了风电装机规模对动态费用率的影响．结果表明，相对于动态费用的增加，风电对系统可靠性与经济性的改善是主要的，但动态费用率随着风电规模的扩大

用于孟德尔随机化分析的R包TwoSampleMR

Phishing_Website_Detection：该项目基于使用随机森林分类公式检测网络钓鱼欺诈性网站。 使用Python编程语言和Django框架实现

迭代随机森林（iRF） R包iRF实现了迭代随机森林，这是一种迭代增长加权决策树的集合，并通过分析决策路径上特征的使用来检测高阶特征交互的方法。 此版本使用Andy Liaw和Matthew Weiner的R包randomForest的源代码以及Leo Breiman和Adele Cutler的原始Fortran代码。 要下载并安装软件包，请使用devtools library( devtools ) devtools :: install_github( " karlkumbier/iRF2.0 " ) 或者，可以通过下载此存储库并使用以下命令来安装该软件包： R CMD INSTALL iRF2.0 随后，您可以使用常用的R命令加载软件包： library( iRF ) OSX用户可能需要安装gfortran进行编译。 可以使用以下命令完成此操作： curl - OL

共有两个数据集和一个源码文件（有问题可联系博主） 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会，肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一，与多种慢性疾病密切相关。因此，开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法，通过整合多个决策树或弱学习器的预测结果，实现了对肥胖风险的多类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建多棵决策树，利用多数投票原则得出最终预测结果；而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数，不断迭代生成新的弱学习器，并将它们的预测结果加权求和，得到最终的预测值。 数据集方面，系统采用了包含多个特征（如年龄、性别、身高、体重、生活方式等）和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程，系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息，为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面，系统采用了Python编程语言，并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。