单一决策树随机森林和梯度提升算法的区别

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不了解什么是随机森林。感觉应该是一种算法。如果做计算机视觉建议你用OpenCV,R语言主要用在统计分析、机器学习领域。你找几篇这方面的文献看看别人跟你做类似课题时是用C++还是R。根据下列算法而建造每棵树：1. 用 N 来表示训练例子的个数，M表示变量的数目。2. 我们会被告知一个数 m ，被用来决定当在一个节点上做决定时，会使用到多少个变量。m应小于M3. 从N个训练案例中以可重复取样的方式，取样N次，形成一组训练集（即bootstrap取样）。并使用这棵树来对剩余预测其类别，并评估其误差。4. 对于每一个节点，随机选择m个基于此点上的变量。根据这 m 个变量，计算其推荐的分割方式。5. 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）