基于随机森林的机器启动识别，基于随机森林的智能家居电器启动识别-Toy模板网

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目录
背影
摘要
随机森林的基本定义
随机森林实现的步骤
基于随机森林的机器启动识别
代码下载链接：基于随机森林的家用电器启动识别，基于RF的电器启动识别，基于随机森林的智能家居启动检测-深度学习文档类资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88245699
效果图
结果分析
展望
参考论文

背影

智能家居是发展趋势，用了检测算法性能的数据集，随机森林是分类算法中分类能力较好的算法之一，本文用随机森林进行分类，

摘要

随机森林原理，基于随机森林的机器启动识别

随机森林的基本定义

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。