Working hard and Focus

随机森林（Random Forest, RF）作为一种强大的机器学习算法，已被广泛应用于数据（缺失值）插补（imputation）领域。数据插补是指在处理缺失值时，通过某种方法估计这些缺失值的过程。随机森林在数据插补中的应用主要基于其能够处理分类和回归问题的能力，以及其对缺失数据的鲁棒性。随机森林通过构建多个决策树并进行集成学习来提高预测的准确性和稳定性。每个决策树都是在不同的样本集合上训练的，这些样本集合是通过对原始数据进行有放回的随机抽样得到的。

scikit-learn是广泛使用的机器学习python库. sklearn已经实现了决策树及集成模型, 下面是随机森林分类算法实现的示例代码.import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierdataset=pd.read_table('/path/to/DataSet/Classification/higgs.csv',sep=',', header=None)data

OpenMP用于编写多线程应用程序的 API。它是一组编译器指令和库例程，使并行编程比使用显式线程更容易它实际上大大简化了用 Fortran 、C/ C++ 编写多线程编程程序。主流编译器（gcc/g++，Visual C++）都支持OpenMP，在Windows和Linux操作系统上都比较容易上手，对原始代码的侵入较少。随机森林由N棵随机树（Randomized Trees）组成，在训练与其他衍生算法中，很多情形下每棵树内的运算是独立的，且与树的顺序无关。

特征重要性评估（Variable importance measure, or Feature importance evaluation）用来计算样本特征的重要性，定量地描述特征对分类或者回归的贡献程度。随机森林可以用来对特征重要性进行评估，从另一个角度来说，特征重要新评估是随机森林的一种自带工具。本项目实现了随机森林特征重要性评估，并从实验可视化结果验证算法实现的准确性。

随机森林Proximity是一种表示两个样本相似性的度量。Proximity的应用方向包括异常数据检测(Outlier detection)、数据插补(imputation)、可视化等。介绍了一种最新的随机森林Proximity算法：RF-GAP，并给出实现代码与实验结果。

本文介绍如何使用OpenCV的随机森林进行分类和回归，并借助和档解释算法参数设置某和函数用法。

偶然上 UCI Machine Learning Repository， 发现新增加了一批新的数据集，包括一个 "Skin Segmentation" 样本集：样本数：245057 （其中有50,000+正样本，剩余负样本）特征： B G R（像素颜色）类别： 2类（废话，肤色/非肤色）页面上对这个数据库的简要介绍："The Skin Segmentation dataset

Hough Forest目标检测一种比较时兴的目标检测算法，Juergen Gall在2009的CVPR上提出。 Hough Forest听上去像hough变换+Random Forest的结合体，其实，不完全是这样的。它更像是decision forest和regression forest的结合体再加上generalized hough transform：森林中每棵树即不是分类树也

本文描述了随机森林算法的C++实现，包括算法细节和实验结果，并提供了源代码。