支付宝的蚂蚁森林通过日常的走步、生活缴费、线下支付、网络购票、共享单车等低碳、环保行为可以积攒能量，当能量达到一定数量后，可以种一棵真正的树。

该数据集用于决策树随机森林天气预测数据集，利用前一天和历史最高平均气温，实现气温预测的随机森林模型。

深度随机森林作者博士论文

木制品加工企业建立FSC COC体系学习资料

ENVI随机森林分类工具，加压后放置到对应安装路径下重启软件即可使用。

针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（random forest regression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP模型。同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（back propagation neural network，BP神经网络）预测模型的5．88％。

基于android的果蝇识别app ( 采用随机森林，神经网络等多种算法 )

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高维多标签分类matlab knn，svm，随机森林等算法 784维数据 分为10类

为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。