现在现将随机森林的学习的大纲进行列举：
1.决策树的算法：
ID3，C4.5，CART,bagging,GBDT,RandomForest.
2.RandomForest的原理：
在m个样本中，有放回的随机抽取m个样本，作为训练集。将在n个特征中抽取k(k<n)个特征来构建决策树，通过构建T棵决策树组成随机森林。随机森林主要是建立在决策树的基础上的，通过一个随机的过程是不需要预剪枝和后剪枝的。
3.下载的代码。githup网址
4.算法流程图：
5.调优和集成：
后续有时间将其内容进行补充完整。
原文：http://www.cnblogs.com/angel1314/p/6132256.html