这个是randomforest的MATLAB的工具箱。
然后用《《MATLAB神经网络43个案例分析》测试随机森林分类有效。
工具箱的使用是的科研进展的速度加快。
本人只需要在此基础上修改，得到你想要的实验的结果
然后用《《MATLAB神经网络43个案例分析》测试随机森林分类有效。
工具箱的使用是的科研进展的速度加快。
本人只需要在此基础上修改，得到你想要的实验的结果
2018/9/23 21:42:12
333KB
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编程语言：应用和解释（PLAI）是由ShriramKrishnamurthi编写的免费编程语言教科书。
在30多所大学和几所高中使用。
[引用需要]这本书不同于大多数其他编程语言文本，试图结合两种不同风格的编程语言教育：一种是基于语言调查，另一种是基于口译。
在前一种方式中，忽略难以理解的技术要点是非常容易的，有些技术要点通过试图再现（通过实施）有时是最好的。
在后者中，可能太容易错过细节森林中的高层图像。
因而，PLAI将两者交错使用调查方法来激励想法和解释者理解它们。
在30多所大学和几所高中使用。
[引用需要]这本书不同于大多数其他编程语言文本，试图结合两种不同风格的编程语言教育：一种是基于语言调查，另一种是基于口译。
在前一种方式中，忽略难以理解的技术要点是非常容易的，有些技术要点通过试图再现（通过实施）有时是最好的。
在后者中，可能太容易错过细节森林中的高层图像。
因而，PLAI将两者交错使用调查方法来激励想法和解释者理解它们。
2016/2/17 1:30:36
726KB
1
本文件包括随机森林的代码实现和相应的数据集，以及详尽的中文注释，已调试通过。
代码有两份，一份是在网上下载的，另一份是自己整理后编写的。
编程环境为Python2.7。
因为只是用来学习随机森林算法，所以在调参方法没下多少功夫，正确率可能不太高,当然数据集比较小也是一个原因。
感兴味的童鞋可以自己调整参数提高正确率。
代码有两份，一份是在网上下载的，另一份是自己整理后编写的。
编程环境为Python2.7。
因为只是用来学习随机森林算法，所以在调参方法没下多少功夫，正确率可能不太高,当然数据集比较小也是一个原因。
感兴味的童鞋可以自己调整参数提高正确率。
2019/7/11 18:35:25
34KB
1
学习神经网络及深度学习实战代码.本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，本书还引见了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，本书还引见了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等
2016/4/23 14:32:25
63.59MB
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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者愈加直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究
2022/9/19 22:09:06
61.13MB
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移动代理已广泛用于无线传感器网络并进行数据融合。
该文将移动代理用于簇成员节点间进行数据收集并进行数据融合,并提出了基于精度的量化编码的数据融合算法。
该算法无效减少了冗余数据,提高了传输速率,延长了无线传感器网络的寿命,并将其应用到森林防火中去。
该文将移动代理用于簇成员节点间进行数据收集并进行数据融合,并提出了基于精度的量化编码的数据融合算法。
该算法无效减少了冗余数据,提高了传输速率,延长了无线传感器网络的寿命,并将其应用到森林防火中去。
2020/2/24 14:08:33
896KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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