使用matlab编写的随机森林分类器，很好用，可以直接运行！

matlab软件随机森林法分类模型代码，可直接matlab打开运行！精简版，包括数据导入、模型建立、误差计算、绘制对比图、保存模型等多个功能！

SpeakerClassifier：一种随机森林分类器，可通过语音测量预测说话者的年龄段和性别

本程序利用matlab能成功实现随机森林分类

行业分类-物理装置-基于随机森林分类器的交通检测器异常诊断方法及装置.zip

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架

决策树和随机森林 垃圾邮件和泰坦尼克号数据集的分类器。 只需从上到下运行提供的iPython Notebook，确保数据集位于同一目录中。 将CSV文件输出到当前目录。

针对HEVC帧内编码中递归式四叉树编码单元（Coding Unit，CU）划分引起的高计算复杂度问题，提出了基于随机森林分类（Random Forest Classifier，RFC）的CU快速划分算法。该算法包括模型离线训练和CU快速编码算法两部分。在模型离线训练中，将CU最佳划分结果（ 1，－1）作为分类标签，将当前CU的对比度、逆差矩和熵信息作为特征属性，训练RFC模型。在编码时，提取当前CU的特征属性值，利用训练好的RFC模型快速预测当前CU的划分结果。实验结果表明，该算法与HEVC的标准算法相比，在保证编码质量的前提下，平均可以节约45.18%的编码时间。

随机森林、数据挖掘

Stroke_Prediction_6ML_models 该项目使用六个机器学习模型（XGBoost，随机森林分类器，支持向量机，逻辑回归，单决策树分类器和TabNet）进行笔画预测。 为此，我使用了Kaggle的“ healthcare-dataset-stroke-data”。 为了确定哪种模型最适合进行笔画预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。 AUC越高，模型越好