【机器学习算法】决策树和随机森林在计算机视觉中的应用

前言

决策树和随机森林在计算机视觉中有着广泛的应用。决策树作为一种简单而强大的分类模型，可以用于图像分类、目标检测、特征提取等任务。它能够根据图像的特征逐层进行判断和分类，从而实现对图像数据的智能分析和理解。随机森林作为一种集成学习方法，利用多棵决策树的集成来提高分类性能，具有良好的泛化能力和鲁棒性。在计算机视觉领域，随机森林常用于图像分类、目标检测、图像分割等任务，通过同时训练多个决策树，并结合其预测结果来实现对图像数据的分析和处理。决策树和随机森林的应用使得计算机能够更准确、更高效地识别图像中的对象、场景和特征，从而推动了计算机视觉技术的发展和应用。

文章目录

• 前言
• 决策树（Decision Trees）
• • 决策树的一般步骤
    • 基本公式
    • 代码实现
• 随机森林（Random Forests）
• • 随机森林的主要步骤
    • 基本公式
    • 代码实现