使用CNN-KNN-SVM-RF的光学字符识别：使用CNN，KNN，SVM和随机森林算法的笔迹检测

用C++实现的C4.5算法，以及在此基础上实现的随机森林算法。带有两个训练与测试集合。

R语言编写的随机森林（randomForest）代码。版本4.6-10，

基于PYTHON的随机森林算法，自带数据集

本篇文章主要介绍了java实现随机森林RandomForest的示例代码，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

随机森林可以产生高准确度的分类器，被广泛用于解决模式识别问题。然而，随机森林赋予每个决策树相同的权重，这在一定程度上降低了整个分类器的性能。为了解决这个问题，本文提出一种加权随机森林算法。该算法引入二次训练过程，提高分类正确率高的决策树投票权重，降低分类错误率高的决策树投票权重，从而提高整个分类器的分类能力。通过在不同数据集上的分类测试实验，证明了本文算法相比于传统的随机森林算法具有更强的分类性能。

主要介绍了ptyhon 随机森林算法及其优化详解,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,需要的朋友可以参考下

为了解决当下用电负荷预测精度不高，难以很好模拟实际用电负荷的分布情况而不能对未来的负荷数据进行合理预测的问题，实现了基于随机森林的分类模型、回归模型以及结合Weka的时间序列模型，对某省份的负荷数据进行预测，通过对不同模型的大量的实验及评估，发现这三个模型皆能合理地预测未来的用电负荷数据。此外，在同一评估指标下随机森林算法结合WEKA中的时间序列模型的方法能够较好地预测未来时刻的负荷数据。

本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题，进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是，分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话，会带来大量的网络IO操作，算法效率将非常低，为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略，然后对其源码进行分析，最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位，2014年Spark风靡IT界，Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术，成为大数据处理领域中最热门的技术，如图1所示。2015年6月17日，IBM宣布它的“百万数据工程师计划”

随机森林算法，用于分类和数据挖掘，本人在matlab 2017a上运行，亲测程序能跑通，不错的程序。程序很简单。