面部对齐 通过回归树进行人脸对齐 预要求 Visual Studio 2012+ 和 OpenCV 安装在 C:/opencv

LambdaMART LambdaMART算法和随机森林回归树版本的Java实现

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很棒的决策树研究论文 精选的决策，分类和回归树研究论文清单，包括来自以下会议的实现： 机器学习 计算机视觉 自然语言处理 数据 人工智能 关于，，，和论文的类似集合以及实现。 2020年 DTCA：可解释的索赔验证基于决策树的共同注意网络（ACL 2020） 吴连伟，袁Yuan，赵永强，梁浩，安布琳·纳齐尔 隐私保护梯度提升决策树（AAAI 2020） 李勤彬，吴兆敏，温则宜，何炳生 实用联合梯度提升决策树（AAAI 2020） 李勤彬，温则宜，何炳生 最优决策树的有效推断（AAAI 2020） 弗洛伦特·阿韦拉内达（Florent Avellaneda） 使用缓存分支和边界搜索学习最佳决策树（AAAI 2020） 盖尔·阿格林（Gael Aglin），齐格弗里德·尼森（Pierre） 决策树集合分类器的抽象解释（AAAI 2020） 弗朗切斯科·朗佐托（Marco Zanella） （多任务）梯度增强树的可扩展功能选择（AISTATS 2020） Cuize Han，Nikhil Rao，Daria Sorokina，Karthik Subbia

回归树matlab代码GENIE3 基于机器学习的方法，可根据表达数据推断基因调控网络。 GENIE3方法在以下论文中描述（可用）： Huynh-Thu V. A., Irrthum A., Wehenkel L., and Geurts P. Inferring regulatory networks from expression data using tree-based methods. PLoS ONE, 5(9):e12776, 2019. GENIE3的四个实现可用：Python，MATLAB，R / randomForest和R / C。 每个文件夹都包含一个PDF文件，其中包含有关如何运行代码的分步教程。 注1：R / C实现也可以从安装。 注2： PLoS ONE论文中介绍的所有结果都是使用MATLAB实现生成的。 GENIE3基于回归树。 为了学习这些树，Python实现使用该库，MATLAB和R / C实现分别是编写的C代码的MATLAB和R包装器，而R / randomForest实现使用R包。 R / C实现是最快的GENIE3实现，是为SCENIC管道开发

知网下载的谢老师发表文献，可以指导决策树构建。 特别适用于菜鸟学习哈！

使用分类回归树、支持向量机、人工神经网络等模型对GOODS1n中增加的increase（(After - Before) / Before * 100.0）字段进行预测，与原值进行比较分析各种算法预测的准确性。

ggBRT 探索并可视化增强回归树的结果 作者：让-巴蒂斯特·乔夫雷（Jean-Baptiste Jouffray）（2019） 通讯： 概述 包含一组R函数，这些函数使用 （Wickham 2016）来探索和可视化包中装有gbm.step例程的增强回归树的结果（Elith等人2008）（Hijmans等人2017）。 该软件包旨在促进结果的探索和解释，同时在可视化方面具有极大的灵活性。 这些功能主要基于包中的代码（Hijmans等人，2017）以及其他来源（例如，Pinsky和Byler，2015）。 函数plot.gbm.4list ， gbm.bootstrap.functions和plot.gbm.boot最初由Jane Elith和John Leathwick编写，但未公开发布。 我们感谢他们提供的代码。 需要以下R软件包： （Hocking 2017）， （Hij

这是一个用python实现的cart回归树(不是调用sklearn的), 可以调整参数,并且打印决策树并用plt展示数据和回归线,demo是回归模型,返回的值是平均值,稍微修改后可以用于分类

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