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我使用随机森林算法作为我论文项目的分类器。训练集由数千张图片组成，每张图片约 2000 张像素被采样。对于每个像素，我有数十万个特征。和我目前的硬件限制(8G 内存，可能可扩展到 16G)我可以仅将一张图像的样本(即每个像素的特征)放入内存中。我的问题是:是否可以每次调用多次 train 方法用不同的图像样本，自动得到统计模型每次通话时更新？我对变量的重要性特别感兴趣，因为在我之后用整个特征集训练完整的训练集，我的想法是减少特征的数量从几十万到 2000 左右，只保留最重要的。
感谢您的任何建议，丹妮尔
最佳答案
我认为该算法不支持增量训练。您可以考虑在训练之前使用其他特征缩减方法来缩减描述符的大小。或者估计所有训练图像中随机像素子集的变量重要性，尽可能多地塞进你的内存中……
关于OpenCV迭代随机森林训练，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13234116/
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我们正在运行 MarkLogic 9.0-11 版本 3 节点集群，并且 MarkLogic 安装在“/var/opt/MarkLogic/”目录中，我们创建了“/var/opt/MarkLogic/
我有一片任意高度的森林，大致像这样: let data = [ { "id": 2, "name": "AAA", "parent_id": null, "short_name": "A" },
已关闭。此问题不符合Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 这个问题似乎与 help center 中定义的范围内的编程无关。 . 已关闭 7 年前。 Improve
我有一个巨大的深度字典，代表森林(许多非二叉树)，我想处理森林并创建一个包含森林所有可能关系的文本文件，例如给定字典: {'a': {'b': {'c': {}, 'd': {}}, 'g': {}}
在我的 Android 应用程序中，我包含了谷歌地图。现在我想获取有关您周围地区的信息。例如，你是在公园/森林/海滩……所以我基本上想要一个用“水”回答输入坐标 53°33'40.9"N 10°00'
如果我有下表: Member_Key Member_Name col1 Mem1 col2 Mem2 col3 Mem3 col4
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！