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当采用Qt开发相机数据采集软件时，势必会遇到采集内存图像并进行处理（如缩放、旋转）操作。如果能够将内存图像数据封装成QImage，则可以利用QImage强大的图像处理功能来进行图像处理，并能很好的进行显示。下面以灰度相机为例，介绍封装方法：第一步：首先根据相机的SDK内的读图像函数，获取图像数据imgData、宽度imgWidth和高度imHeight。第二步：申请QImage对象，注意类型是Format_RGB32.第三步：利用成员函数setPixel（）设置QImage像素。由于相机输出的图像是灰度图像，每一位置的R、G、B分量相等且均等于当前位置的像素值。具体程序如下：[cpp]QImage desImage = QImage（imgWidth,imgHeight,QImage::Format_RGB32）； //RGB32//RGB分量值int b = 0;int g = 0;int r = 0;//设置像素for （int i=0;i Qt能做很多啊，比如什么点菜系统，温度监控，多媒体播放器，串口通信，GSM模块，各种管理系统，都可以做到的，专业代做毕业设计，有意请邮件 基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码 你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 （一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。 你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等，很详细 计算机毕业设计 基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码 基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据 基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码 基于JavaWeb+MySQL的图书管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于Android Studio+Android SDK的手机通讯录管理软件设计 课程报告+项目源码 基于JSP+MySQL的校园网上订餐系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于AndroidStudio的花艺分享平台APP设计 报告+源码及APK文件 基于Python的酒店评论情感分析 课程报告+答辩PPT+项目源码 基于QT的教务选课管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码 基于Android+Springboot+Mybatis+Mysql的个人生活APP设计 说明书+项目源码 基于的Web3D宇宙空间数据可视化系统 设计报告+前后端源码及数据 基于java+android+SQLite的保健型果饮在线销售APP设计 毕业论文+源码数据库及APK文件 基于的高校综合资源发布分享社交二手平台 毕业论文+项目源码及数据库文件+演示视频 基于Delphi+MySQL的大学生竞赛发布及组队系统 设计报告+源码数据库及可执行文件+使用说明书 基于Android的名片信息管理系统设计与实现 毕业论文+任务书+外文翻译及原文+演示视频+项目源码 基于Python的电影数据可视化分析系统 设计报告+答辩PPT+项目源码 基于JavaWeb的企业公司管理系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+演示视频+项目源码 高校成绩管理数据库系统的设计与实现 毕业论文+项目源码 基于JavaWeb的家庭食谱管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python+SQLSERVER的快递业务管理系统的设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python的语音词频提取云平台 设计报告+设计源码 在推荐系统中引入 Serendipity 的算法研究 毕业论文+参考文献+项目源码 基于Html+Python+Django+Sqlite的机票预订系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python的卷积神经网络的猫狗图像识别系统 课程报告+项目源码 基于C++的云安全主动防御系统客户端服务端设计 毕业论文+项目源码 基于JavaSSM的学生成绩管理APP系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+前后台源码及APK文件 基于JavaSwing+MySQL的清朝古代名人数据管理系统设计 毕业论文+任务书+项目源码及数据库文件 基于Python_Django的社会实践活动管理系统设计与实现 毕业论文 基于Servlet WebSocket MySQL实现的网络在线考试系统 毕业论文+项目源码 基于JavaWEB+MySQL的学生成绩综合管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于SpringBoot+Vue和MySQL+Redis的网络课程平台设计与实现 毕业论文+任务书+开题报告+中期报告+初稿+前后台项目源码 基于Java的毕业设计题目收集系统 课程报告+项目源码 基于Java+Python+html的生产者与消费者算法模拟 毕业论文+任务书+项目源码 基于JavaWeb+MySQL的学院党费缴费系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Java+MySQL的学生成绩管理系统 毕业论文+任务书+答辩PPT+项目源码及数据库文件 基于Java+MySQL的学生和客户信息管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于Java的长整数加减法算法设计 毕业论文+项目源码 基于vue+MySQL的毕业设计网上选题系统 毕业论文+项目源码 基于背景建模和FasterR-CNN的视频前景和目标检测 毕业论文+答辩PPT+项目源码 基于Python的智能视频分析之人数统计的多种实现 毕业论文+答辩PPT+项目源码 基于C#+SQL server的校园卡消费信息管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于qt的毕业设计，题目是可以有基于qt的KTV点歌系统的，这样子一个毕业设计以及毕业论文。 基于qt是可以去设计出很多东西的，也就是后缀要加上人们日常生活中可以常见到的东西，或者是技术性比较强的东西。 KTV点歌系统的话就是属于比较常见的东西。还有的题目可以是基于qt的嵌入式网络聊天系统的设计，这里也是一个很常见的网络聊天系统。 因为毕业设计最重要的还是要要与生活贴合，也就是可以去设计生活中常见的东西。还有的题目就是可以设计基于qt的点餐系统，qt的共享系统等等，可以设计的系统还有很多，不过最重要的还是需要导师认可。 Qt能做很多啊，比如什么点菜系统，温度监控，多媒体播放器，串口通信，GSM模块，各种管理系统，都可以做到的，专业代做毕业设计，有意请邮件 请问你这个功能完成了吗？可以借鉴吗？邮箱： 1、在“开始菜单”中找到“相机”磁贴，单击左键2、点击“相机”之后会出现提示对话框“相机 是否可以使用你的 摄像头和麦克风”，左键单击“允许”，3、允许之后会屏幕整体会变成我们摄像头拍摄的画面，而且是最大化全屏的，这时候我们可以单击鼠标左键在“屏幕任意位置”即可拍照。4、拍好照片之后，我们回到开始菜单，找到“照片”的磁贴，单击“左键”进入！ 单片机温度控制系统的设计 摘 要 随着电子技术的发展，特别是随着大规模集成电路的产生，给人们的生活带来了根本性的变化，如果说微型计算机的出现使现代的科学研究得到了质的飞跃，那么可编程控制器的出现则是给现代工业控制测控领域带来了一次新的革命。在现代社会中，温度控制不仅应用在工厂生产方面，其作用也体现到了各个方面。 随着人们生活质量的提高，酒店厂房及家庭生活中都会见到温度控制的影子，温度控制将更好的服务于社会目前，单片机控制器在从生活工具到工业应用的各个领域，例如生活工具的电梯、工业生产中的现场控制仪表、数控机床等。尤其是用单片机控制器改造落后的设备具有性价比高、提高设备的使用寿命、提高设备的自动化程度的特点。 现代工业设计、工程建设及日常生活中常常需要用到温度控制,早期温度控制主要应用于工厂中，例如钢铁的水溶温度，不同等级的钢铁要通过不同温度的铁水来实现，这样就可能有效的利用温度控制来掌握所需要的产品了。 随着社会的发展，人们对食品温度的控制要求也越来越高，对于低温冷藏车的温度控制也就相应的不断提高，而我设计的低温冷藏车就是为了达到这样的温度控制要求而进行设计的。我所采用的控制芯片为AT89C51，此芯片功能强大，能够满足设计要求。通过对电路的设计，对芯片的外围扩展，来达到对冷藏车温度的控制和调节功能。 关键字：AT89C51单片机、温度 、软件设计 目 录 摘 要………………………………………………………………………………6 目 录………………………………………………………………………………7 第一章 绪 论 1-1概述………………………………………………………………………………9 1-2温度控制的总体设计和思路……………………………………………………9 1-3温度控制方框图…………………………………………………………………10 1-4温度巡回测量控制仪基本要求…………………………………………………10 1-5发挥部分…………………………………………………………………………10 第二章 单片机AT89C51的结构和原理 2-1 AT89C51单片机的结构…………………………………………………………11 2-2 AT89C51单片机主要特性………………………………………………………11 2-3 AT89C51单片机引脚功能说明…………………………………………………11 2-4复位电路…………………………………………………………………………12 2-5时钟电路…………………………………………………………………………13 第三章 温度控制的硬件设备 3-1采样系统及温度传感器的选择 3-1-1采样系统…………………………………………………………………15 3-1-2温度传感器的选择………………………………………………………15 3-2集成运放的选择 3-2-1放大系统. ………………………………………………………………16 3-2-2集成运放的选择…………………………………………………………16 3-3控制系统及光电耦合器的选择 3-3-1控制系统…………………………………………………………………17 3-3-2光电耦合器的选择………………………………………………………17 3-4 A/D转换器的选择及介绍………………………………………………………18 3-5 显示系统及显示器的选择 3-5-1显示系统…………………………………………………………………18 3-5-2显示器的选择……………………………………………………………19 3-6电源电路…………………………………………………………………………20 第四章 温度控制的软件设计 4-1程序模块化处理………………………………………………………………22 4-2内RAM资源配置………………………………………………………………22 4-3程序清单 4-3-1程序入口地址……………………………………………………………22 4-3-2主程序……………………………………………………………………22 4-3-3显示程序…………………………………………………………………23 4-3-4定时器中断子程序………………………………………………………26 4-3-5温度检测子程序…………………………………………………………27 4-3-6温度控制子程序…………………………………………………………28 4-3-7报警子程序………………………………………………………………29 4-3-8键盘子程序用于调节设定值……………………………………………29 第五章 调试及小结 5-1单片机温度控制系统的工作原理……………………………………………32 5-2温度检测和A/D转换电路图……………………………………………………32 5-3测试报告………………………………………………………………………32 小 结………………………………………………………………………………34 致 谢………………………………………………………………………………35 参考文献……………………………………………………………………………36 温度相关的毕业设计 ·基于单片机的数字温度计的设计·基于MCS-51数字温度表的设计·单片机的数字温度计设计·基于单片机的空调温度控制器设计·基于数字温度计的多点温度检测系统·设施环境中温度测量电路设计·DS18B20数字温度计的设计·多点温度采集系统与控制器设计·基于PLC和组态王的温度控制系统设计·温度监控系统的设计·用单片机进行温度的控制及LCD显示系统的设计·单片机电加热炉温度控制系统·全氢罩式退火炉温度控制系统·数字温度计的设计·基于单片机AT89C51的语音温度计的设计·基于单片机的多点温度检测系统·基于51单片机的多路温度采集控制系统·基于单片机的数字显示温度系统毕业设计论文·基于MCS51单片机温度控制毕业设计论文·西门子S7-300在温度控制中的应用·燃气锅炉温度的PLC控制系统·焦炉立火道温度软测量模型设计·温度检测控制仪器·智能温度巡检仪的研制·电阻炉温度控制系统·数字温度测控仪的设计·温度测控仪设计·多路温度采集系统设计·多点数字温度巡测仪设计·LCD数字式温度湿度测量计·64点温度监测与控制系统·温度报警器的电路设计与制作·基于单片机的数字温度计的电路设计·全氢煤气罩式炉的温度控制系统的研究与改造·温度检测与控制系统·红外快速检测人体温度装置的设计与研制·具有红外保护的温度自动控制系统的设计·基于单片机的温度测量系统的设计·数字温度计设计·DS18B20温度检测控制·PN结（二极管）温度传感器性能的实验研究·多功能智能化温度测量仪设计·软胶囊的单片机温度控制（硬件设计）·空调温度控制单元的设计·大容量电机的温度保护——软件设计·大容量电机的温度保护 ——硬件电路的设计·基于DS18B20温度传感器的数字温度计设计·热轧带钢卷取温度反馈控制器的设计·基于单片机的温度采集系统设计·多点温度数据采集系统的设计·基于单片机的数字式温度计设计·18B20多路温度采集接口模块·基于单片机的户式中央空调器温度测控系统设计·单片机电阻炉温度控制系统设计·基于单片机的电阻炉温度控制系统设计·基于ARM的嵌入式温度控制系统的设计·基于DS18B20的多点温度巡回检测系统的设计·基于单片机的多点无线温度监控系统·基于MSC1211的温度智能温度传感器·用集成温度传感器组成测温控制系统·室内温度控制报警器·自动温度控制系统·烤箱温度控制系统·基于单片机的电加热炉温度控制系统设计·基于PLC的温度监控系统设计·基于无线传输技术的室温控制系统设计——温度控制器软件设计·温度箱模拟控制系统·基于无线传输技术的室温控制系统设计——温度控制器硬件设计·数字式温度计的设计·温度监控系统设计·基于单片机的电阻炉温度控制系统·基于plc的温度湿度检测和显示系统设计·基于单片机的3KW电炉温度控制系统的设计·腔型肿瘤热疗仪温度控制系统设计·基于AT89S51单片机的数字温度计设计·吹塑薄膜挤出机温度控制与检测系统设计·电加热炉PLC温度自适应控制系统的研究·高压母线温度自动监测装置的设计·高压母线温度自动检测装置·小型热水锅炉单片机温度控制系统·消毒柜单片机温度控制·嵌入式系统在多点温度控制中的应用·单片机温度控制系统·上下限温度报警器的设计·基于单片机的饮水机温度控制系统设计·基于单片机的温度测量系统设计 正式答辩开始，下面是我的部分发言：尊敬的评委老师以及在座的各位同学：大家早上好。我是X级XX专业的XX，很高兴在这里论文答辩，希望今天能为我20年的学生生涯画上一个完满的句号。（这句可是我琢磨了半天的经典啊）下面，论文答辩 论文答辩ppt 论文答辩技巧,就我毕业论文的选题原因，国内外研究现状，研究目的，研究方法，研究内容，研究结论等问题向大家做一个简单的汇报。之所以选择这样一个论文题目，主要是基于以下三方面的考虑：…………以上是我毕业论文的一些基本情况，欢迎各位老师批评指正（这句话挨了一顿批，答辩主席先给我个下马威。这句可是我上网时看到的，以示谦卑，没想到犯了本本主义错误。答辩之前最好是多答辩评委老师的性格爱好都有个底，尤其是答辩委员会的主席，他可是一把手），谢谢。在答辩中有一些小体会，这里与大家分享，希望对大家有所帮助。答辩分为三个阶段：陈述期（20-25分钟）、提问期、回答期，三个阶段大致一个多小时左右一个人。在陈述期的20分钟，有的学院要答辩者做PPT,有的则不用；有的陈述时要脱稿，有的则可以看稿子。在这个阶段，一般情况下没有老师在听你讲什么，他们都在低头看你给他们发的论文和论文简介，因为这么厚的论文是没有老师有时间看的，他们也都是临阵摸枪，看个大概。所以在这一阶段，你的任务就是磨时间，注意语气要平缓，要稳，发言时尽量不要太专业化，没有人听你讲晦涩的理论，当然，更不能拉家常，说一些你们邻居家怎们怎么的事情，这显得你太没专业素养和水准。总之，这个度要拿捏好。注意观察老师和同学的表情，察言观色才是硬道理。在提问期这个阶段，聆听是你的主要任务。老师会为你磨时间。有本校的老师，一般都会先评价下你的论文，当然是说很多好话的，这都是讲给答辩委员会主席听的。接下来就是提问，老师提问的时候你要记好他的问题，理解他的意思。在记得时候要注意把你回答的要点关键字一起写上，因为老师问完了你就要回答的，如果你反应比较快，你可以把老师的问题分类做个概述，然后按类作答，这样更显得你这孩子不错。回答之前要对老师的评价和建议表示感谢，接下来回答老师的问题。第一个问题，先念一下题目，然后作答。作答时忌讳一盲目自大，得意洋洋，一副欠抽的样子，忌讳二信心不足，慌里慌张，没有底气，一副心虚的样子。要知道论文是你写的，你看的相关东西比他们多，所以你可以大胆的说，只要自圆其说即可。在这一阶段回答时要言简意赅，一语中的，废话少说，言多语失，能说就说，不能说的就说自己在这方面写论文的时候也考虑过，但考虑的不充分。忌讳的是不知道了就不说话，大家都不说话，气氛就凝固了，在论文答辩中如果没人说话，那就不好了，所以一定要说，哪怕你说不会，也比不说好。值得一提的是，老师提问的问题有大有小。有对理论的，所以你要对你论文的理论了如指掌，尤其是一些相近的名词，尤其是长的差不多的词，比如这次我们同学的社会资源、社会资本、社会关系这三个词就让老师给缠了半天；有对方法的，所以你要对你做的调查细节注意再注意，不要有闪失。应付的东西老师都能看出来，人家干了这么多年，眼睛都很毒的；有对细节感兴趣的，所以你要对你的论文的逻辑结构、句子通顺与否、措词、错别字、标点尤其是摘要部分注意注意再注意注意，在这些方面出问题显得你不够认真仔细，所以校对时要下功夫，可以和同学交换校对，因为我们对自己写的东西，挑错别字是很困难的。摘要就那么点字，又在论文开头，这可是门面啊，还有最好有个后记，感谢之类的话，虽然老套，但咱们读了这么多年的书也应该感谢一下老师，必须的嘛。答辩通过基本上是十拿九稳的，但是咱们也不能弄的太难看。自己丢人无所谓，给导师丢人就是罪过了。为了导师，为了自己，也要好好表现。好了，基本上就说这么多吧，各个专业各个学校的情况不一样，我说的只是一家之言，仅供参考而已，希望对大家有些帮助。 学了4年，毕业就做个这个！还跪求！！！！悲哀 随机森林基于决策树，随机森林既对数据随机抽样N次，训练N颗决策树最后对结果求平均值，所以想了解随机森林，只需了解决策树即可。 从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。 决策树基于观测到的数据的概率，直观的建立起决策规则，是一种简单、非线性、符合认知的无参数分类(回归)的方法。 随机森林有一个重要的优点就是，没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计。它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计。 我们知道，在构建每棵树时，我们对训练集使用了不同的bootstrap sample（随机且有放回地抽取）。所以对于每棵树而言（假设对于第k棵树），大约有1/3的训练实例没有参与第k棵树的生成，它们称为第k棵树的oob样本。 而这样的采样特点就允许我们进行oob估计，它的计算方式如下：对每个样本，计算它作为oob样本的树对它的分类情况（约1/3的树）；然后以简单多数投票作为该样本的分类结果；最后用误分个数占样本总数的比率作为随机森林的oob误分率。 oob误分率是随机森林泛化误差的一个无偏估计，它的结果近似于需要大量计算的k折交叉验证。 介绍 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。 最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛，参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。 随机森林是一种集成算法(Ensemble Learning)，它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于 "随机"和“森林” ，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。 Bagging 是一种在原始数据集上通过有放回抽样重新选出k个新数据集来训练分类器的集成技术。它使用训练出来的分类器的集合来对新样本进行分类，然后用多数投票或者对输出求均值的方法统计所有分类器的分类结果，结果最高的类别即为最终标签。此类算法可以有效降低bias，并能够降低variance。 【 自助法 】它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。也就是说，之前采集到的样本在放回后有可能继续被采集到。 【OOB】 在Bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有的数据没有被采样集采集中。 对于这部分没有采集到的数据，我们常常称之为袋外数据(Out of Bag, 简称OOB) 。这些数据没有参与训练集模型的拟合，因此可以用来检测模型的泛化能力。 【随机性】 对于我们的Bagging算法，一般会对样本使用boostrap进行随机采集，每棵树采集相同的样本数量，一般小于原始样本量。这样得到的采样集每次的内容都不同 ，通过这样的自助法生成K个分类树组成随机森林，做到样本随机性 。 【输出】 Bagging的集合策略也比较简单，对于分类问题，通常使用简单投票法，得到最多票数的类别或者类别之一为最终的模型输出。对于回归问题，通常使用简单平均法，对T个弱学习器得到的回归结果进行算术平均得到的最终的模型输出。 【弱分类器】 首先，RF使用了CART决策树作为弱学习器。换句话说，其实我们只是将实验CART决策树作为弱学习器的Bagging方法称为随机森林。 【随机性】 同时，在生成每棵树的时候， 每个树选取的特征都不仅仅是随机选出的少数特征，一般默认取特征总数m的开方。 而一般的CART树则会选取全部的特征进行建模。因此 ，不但特征是随机的，也保证了特征随机性 。 【样本量】 相对于一般的Bagging算法，RF会选择采集和训练集样本数N一样个数的样本。、 【特点】 由于随机性，对于降低模型的方差很有作用，故随机森林一般不需要额外剪枝，即可以取得较好的泛化能力和抗拟合能力(Low Variance)。当然对于训练集的拟合程度就会差一点，也就是模型的偏倚会大一些(High Bias)，仅仅是相对的。 在关于随机森林的原始论文中，显示随机森林错误率取决于两件事： 森林中任何两棵树之间的相关性。增加相关性会增加森林错误率。 森林中每棵树的力量(具有低错误率的树是强分类器)。增加单棵数据的强度(分类更精确)会降低森林错误率。 随机森林的弱分类器使用的是CART树，CART决策树又称为分类回归树。当数据集的因变量为连续型数值时，该树算法就是一个回归树，可以用叶节点观察的均值作为预测值；当数据集的因变量为离散型数值时，该树算算法就是一个分类树，可以很好地解决分类问题。但是需要注意的是，该算法是一个二叉树，即每一个叶节点只能引申出两个分支，所以当某个非叶节点是多水平(2个以上)的离散变量时，该变量就有可能被多次使用。同时，若某个非叶节点是连续变量时，决策树也将把他当做离散变量来处理(即在有限的可能值中做划分)。 特征选择目前比较流行的方法是信息增益、增益率、基尼系数和卡方检验。这里主要介绍基于基尼系数(Gini)的特征选择，因为随机森林采用的CART决策树就是基于基尼系数选择特征的。 基尼系数的选择的标准就是每个子节点达到最高的纯度，即落在子节点中的所有观察都属于同一分类，此时基尼系数最小，纯度最高，不确定度最小。对于一般的决策树，加入总共有K类，样本属于第K类的概率：pk,则该概率分布的基尼指数为： 基尼指数越大，说明不确定性就越大；基尼系数越小，不确定性越小，数据分割越彻底，越干净。 对于CART树而言，由于是二叉树，可以通过下面的表示： 在我们遍历每个特征的每个分割点时，当使用特征A=a，将D划分为两部分，即D1（满足A=a的样本集合），D2（不满足A=a的样本集合）。则在特征A=a的条件下D的基尼指数为： Gini(D)：表示集合D的不确定性。 Gini(A,D)：表示经过A=a分割后的集合D的不确定性。 随机森林中的每棵CART决策树都是通过不断遍历这棵树的特征子集的所有可能的分割点，寻找Gini系数最小的特征的分割点，将数据集分成两个子集，直至满足停止条件为止。 首先，正如Bagging介绍中提到的，每个树选择使用的特征时，都是从全部m个特征值随机产生的，本身就已经降低了过拟合的风险和趋势。模型不会被特定的特征值或特征组合所决定，随机性的增加，将控制模型的拟合能力不会无限提高。 第二，与决策树不同，RF对决策树的简历做了改进。对于普通的决策树，我们会在节点上所有的m个样本特征中选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分。但是RF的每个树，其实选用的特征是一部分，在这些少量特征中，选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分，将随机性的效果扩大，进一步增强了模型的泛化能力。 假设每棵树选取msub个特征，msub越小，此时模型对于训练集的拟合程度会变差，偏倚增加，但是会泛化能力更强，模型方差减小。msub越大则相反。在实际使用中，一般会将msub的取值作为一个参数，通过开启OOB验证或使用交叉验证，不断调整参数以获取一个合适的msub的值。 优点： （1）由于采用了集成算法，本身精度比大多数单个算法要好。 （2）在测试集上表现良好，由于两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合( 样本随机，特征随机 ) （3）在工业上，由于两个随机性的引入，使得随机森林具有一定的抗噪声能力，对比其他算法具有一定优势。 （4）由于树的组合，使得随机森林可以处理非线性数据，本身属于非线性分类(拟合)模型。 （5） 它能够处理很高维度(feature很多)的数据 ，并且不用做特征选择，对数据集的适应能力强：既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化。 （6）训练速度快，可以运用在大规模数据集上。 （7）由于袋外数据(OOB)，可以在模型生成过程中取得真实误差的无偏估计，且不损失训练数据量。 （8）在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响， 且可以得出feature的重要性 ，具有一定参考意义。 （9）由于每棵树可以独立、同时生成，容易做成并行化方法。 （10）由于实现简单、 精度高、抗过拟合能力强 ，当面对非线性数据时，适于作为基准模型。 缺点： （1）随机森林在解决回归问题时，并没有像它在分类中表现的那么好，这是因为它并不能给出一个连续的输出。当进行回归时，随机森林不能够作出超越训练集数据范围的预测，这可能导致在某些特定噪声的数据进行建模时出现过拟合。（PS:随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或者回归问题上会过拟合） （2）对于许多统计建模者来说，随机森林给人感觉就像一个黑盒子，你无法控制模型内部的运行。只能在不同的参数和随机种子之间进行尝试。 （3）可能有很多相似的决策树，掩盖了真实的结果。 （4）对于小数据或者低维数据(特征较少的数据)，可能不能产生很好的分类。( 处理高维数据，处理特征遗失数据，处理不平衡数据是随机森林的长处 )。 （5）执行数据虽然比boosting等快，但是比单棵决策树慢多了。 （1） 不要求是线性特征，比如逻辑回归很难处理类别型特征 ，而树模型，是一些决策树的集合，可以很容易的处理这些情况。 （2） 由于算法构建的过程，这些算法很容易处理高维的数据，大量的训练数据的场景 。 极端随机树是随机森林的一个变种，原理几乎和RF一模一样，仅有区别有： （1）对于每个决策树的训练集，RF采用的是随机采样bootstrap来选择采样集作为每个决策树的训练集，而extra trees一般不采用随机采样，即每个决策树采用原始训练集。 （2）在选定了划分特征后，RF的决策树会基于基尼系数，均方差之类的原则，选择一个最优的特征值划分点，这和传统的决策树相同。但是极端随机树比较的激进，他会随机的选择一个特征值来划分决策树。毕业论文基于qt的
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