8－2各地区森林资源情况._ODName8-2 各地区森林资源情况.xls

9－6各地区森林火灾情况（2018年）._ODName9-6 各地区森林火灾情况(2018年).xls

9－7各地区森林有害生物防治情况（2018年）._ODName9-7 各地区森林有害生物防治情况(2018年).xls

附录4－11森林面积._ODName附录4-11 森林面积.xls

主要介绍了Python实现的随机森林算法,结合实例形式详细分析了随机森林算法的概念、原理、实现技巧与相关注意事项,需要的朋友可以参考下

利用泰坦尼克号数据进行随机森林

pytorch_classification 利用pytorch实现图像分类，其中包含的密集网，resnext，mobilenet，efficiencynet，resnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法 实现功能 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，修正与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KN

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RMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船之一。1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震撼了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。 海难导致生命损失的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员。虽然幸存下来的运气有一些因素，但一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。

主要包含：1.分析特征的相关性；2.基于决策树分析特征的重要性；3.基于随机森林进行能耗预测 4.基于超参数调整优化参数