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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。

基于pandas随机森林的简单金融交易分析模型，可以用来分析金融交易，预测股票趋势

随机森林RF程序(MATLAB)，解决分类或回归问题。 有例子，易上手，只要换数据就行，保证正常运行。 教给怎样换数据。 可代做遗传算法、粒子群算法、灰狼算法、鲸鱼算法优化支持向量机回归和分类预测算法。

twitter_sentiment_bert_scikit Twitter美国航空数据集情感分析（情感分析），使用Bert句子编码作为特征，实现了SVM，XGBoost，RandomForest（随机森林）等多个分类算法，从而进行了交叉验证。 数据来自 预安装 我们在Python 3环境中运行该项目，建议您使用Anaconda 3通过以下脚本安装所需的软件包。 当然，您可以使用pip进行安装。 conda create -n tweet_sentiment -c anaconda python=3.7 numpy scikit-learn xgboost pandas tensorflo