特征选择+分类

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针对随机森林（RF,random forest）算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷，提出一种加权投票改进方法，在此基础上，提出一种检测 Android 恶意软件的改进随机森林分类模型（IRFCM,improved random forest classification model）。IRFCM选取AndroidManifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择，然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类。Weka 环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率。

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使用随机森林、SVM、线性回归等常用机器学习模型预测肺癌患病数据集的存活时长。 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。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

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机器学习森林分类的原始数据，分为训练数据和测试数据两部分

用于图像分割任务的森林航空图像数据集，该数据集包含5108张尺寸为256x256的航空图像。meta_data.csv文件维护有关航空图像及其各自的二进制掩码图像的信息 用于图像分割任务的森林航空图像数据集，该数据集包含5108张尺寸为256x256的航空图像。meta_data.csv文件维护有关航空图像及其各自的二进制掩码图像的信息