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随机森林库RF.go.zip
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2019-07-19
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在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林(random decision forests)而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造决策树的集合。 1) RF.go 是用Go语言写的随机森林库 2) RF.go 可以以并行化的方式训练,对于每一颗决策树绑定一个go routine, 从而充分利用多核CPU。 3) 在著名的手写体识别图片库MNIST上, RF.go可以达到2.8%的错误率,在100颗决策树的配置下 4) RF.go即支持分类也支持回归. 例子和用法可以在项目代码库中找到. 5) RF.go支持数据结构在内存和硬盘之间交换,以JSON的格式。 标签:RFgo
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RF.go-master.zip (26个子文件)
RF.go-master
example_regression
test_digit.go 2KB
plot_result.py 258B
test_sin.go 609B
sin.out 5KB
test_xor.go 894B
RF
Regression
RegressionForest.go 2KB
RegressionTree.go 6KB
Forest.go 2KB
Tree.go 6KB
example_iris
test_iris.go 2KB
randomize.py 180B
iris_proc.data 3KB
rf.bin 38KB
iris2.data 3KB
example_mnist
t10k-labels-idx1-ubyte 10KB
train-images-idx3-ubyte 44.86MB
mnist_rf.go 3KB
t10k-images-idx3-ubyte 7.48MB
run.sh 161B
run.bat 146B
train-labels-idx1-ubyte 59KB
.gitignore 2KB
README.md 897B
example_cars
car.data 51KB
test_car.go 2KB
.gitattributes 483B
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