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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MNIST数据集分类识别
代码下载链接： 随机森林的手写体数字分类识别，随机森林的MNIST手写体数据集分类识别，卷积神经网络的手写体数字识别（代码完整，数据完整）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88229337
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结果分析
展望
参考论文

背影

MNIST数据集是一个常用的，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，MATALB编程随机森林mnist数据集分类识别

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。

训练方法

根据下列算法而建造每棵树 [1] ：
用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。
输入特征数目m，