matlab终止以下代码-AniML-java:随机森林机器学习算法/分类器的Java实现

matlab终止以下代码Java中的AniML机器学习库 我开始构建一个有趣的随机森林实现，但最终决定这可能是Java中一个不错的小型机器学习库的开始。 我的重点将放在易于理解的代码上，而不是性能上。 该死的东西似乎还不错。 与scikit-learn相比，我的测试具有相同或更好的准确性，但绝对容易理解。 在较大的元素集上也更快。 我将开始一系列有趣的聚类例程。 k均值，k中间值，均值漂移，中等位移。 然后，我可以使用随机森林来转换输入空间，并使用传统方法对其进行聚类。 要学习，我正在Kotlin中构建一些代码。 关于Java中的Random Forest（tm）的注意事项 真的可以使用随机森林，所以我在这里玩一个实现。 我尝试正确执行此操作时的注意事项。 那里有很多麻烦，还有不正确的实现。 rr 局限性 所有int值，但支持分类和数字值。 与之交谈的笔记 在每个节点上选择m = sqrt（M）var 对于离散/类别var，请尽可能平均地分割成偶数个大小。 我最终像连续一样对待猫var。 我们正在分离超平面，而不是依赖两个小于或大于两个的猫变量。 这就像将猫var分组一样：最简单的方法