Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见，其实COX生存分析也能用森林图展示。
本文介绍了什么是gcForest，以及其整体实现流程。gcForest是一种基于决策树的集成学习算法，旨在解决深度学习的参数复杂性和训练数据不足的问题。该算法采用级联森林的思想，通过多粒度的扫描，将特征进行多级划分，从而能够很好地提高模型的泛化能力。在实验中，作者对比了gcForest和DNN、LR、RF、SVM等算法在大数据集和小数据集上的表现，结果表明，gcForest在多个数据集上都有很好的表现，证明了其作为一种集成学习算法的优越性和高效性。
本文介绍由美国耶鲁大学统计与数据科学系的Mark Gerstein通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：作者介绍了林火聚类，这是一种从单细胞数据中发现细胞类型的有效手段，具有良好的可解释性。林火聚类采用最小的先验假设，与当前方法不同，它计算每个细胞分配一个细胞类型标签的非参数后验概率。这些后验分布允许评估每个细胞的标签置信度，并允许计算“标签熵”，突出沿着分化轨迹的过渡。此外，作者表明，林火聚类可以在在线学习环境中进行稳健的归纳推理，并且可以很容易地扩展到数百万个细胞。最后，作者证明了该方法在模拟和实验数据的不同基准上优于最先进的聚类方法。总的来说，林火聚类是大规模单细胞分析中发现稀有细胞类型的有用工具。
今天给大家介绍的是厦门大学信息学院刘昆宏教授等人在Soft Computing上发表的论文”Improving deep forestby ensemble pruning based on feature vectorization and quantum walks”。众所周知，良好的剪枝策略可以提高随机森林的性能。作者创新性地利用量子游走这一图上的动力学过程，对随机森林中节点性能进行拓扑排序，从而实现了一种基于排序的高效剪枝策略，提高算法性能。
亚马逊森林，是全球分布范围最大的热带雨林，这里物种繁多，对于生物多样性的保护有重要的作用，同时热带雨林也是全球重要的碳汇，对于缓解大气CO2浓度上升具有不可忽视的作用。但是近几十年来，亚马逊森林受到极端干旱事件、森林砍伐和森林大火等影响，使得森林覆盖面积显著减小，因此这一地区的森林面积变化也受到了广泛关注。目前对于亚马逊地区气候变化、森林砍伐和森林大火的研究多是割裂的，缺乏对这三者之间系统性的研究，因此本文作者利用多种遥感数据研究了亚马逊地区的气候变化、森林砍伐和森林大火的变化，以及相互之间的关系。
选自 Pivotal 机器之心编译 参与：Panda 随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。但是，随机森林的工作过程大都处于黑箱状态，往往难以解读和完全理解。近日，Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章，对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮助读者对随机森林的工作方式有更加透彻的认识。本文内容基于 Ando Saabas 的一个 GitH
最近在修订《科研论文配图绘制指南-基于Python》一书的部分章节时，发现在介绍森林图(forest plot) 的绘制方法较为繁琐，决定重新进行修订，当然，修订后的代码和介绍会发布到我们的学习圈子中。今天这篇推文就介绍一下Python绘制森林图的一个超简单工具包-MyForestPlot。
在上一次教程中，我们介绍了把观测值凝聚成子组的常见聚类方法。其中包括了常见聚类分析的一般步骤以及层次聚类和划分聚类的常见方法。而机器学习领域中也包含许多可用于分类的方法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。本次教程的内容则主要介绍决策树、随机森林、支持向量机这三部分内容，它们都属于有监督机器学习领域。有监督机器学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元，将全部数据分为一个训练集和一个验证集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。这个过程中对训练集和验证集的划分尤其重要，因为任何分类技术都会最大化给定数据的预测效果。用训练集建立模型并测试模型会使得模型的有效性被过分夸大，而用单独的验证集来测试基于训练集得到的模型则可使得估计更准确、更切合实际。得到一个有效的预测模型后，就可以预测那些只知道预测变量值的样本单元对应的输出值了。
从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。
1986-2010年NAFD森林扰动史 本数据集提供的北美森林动态(NAFD)产品包括美国本土(CONUS)的25张年度和两张时间整合的森林干扰图，这些地图来自1986-2010年期间的Landsat图像。每张年度地图都有分类像素，显示水、无森林覆盖、森林覆盖、本年度无数据（数据缺口）以及该年度发生的森林干扰。时间整合的地图也有类似的分类，但在整个1986-2010年期间，第一个和最后一个森林扰动年被识别出来并作为单独的地图提供。前言 – 床长人工智能教程
Versatile Video Coding (VVC) 是目前最优的视频编码标准，它具有很高的编码效率，同时也带来了很高的复杂度。为了解决这一问题，Kulupana 等人提出了一种基于机器学习（ML）的 VVC 帧间编码快速算法。
由于是基于像素级的训练，所以需要每个像素都需要标签，这个标签包括每个像素所属的类别以及对应的三维空间坐标。
在过去几年，由于CIFAR-10和ImageNet这样的大数据集的涌现，卷积神经网络在一系列计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而现实世界中的很多问题缺乏大量的带有标签的数据集，卷积神经网络容易在小样本数据上过拟合。另一方面，经典的随机森林模型在小样本数据上表现非常好，不容易过拟合。这两者的结合诞生了将训练好的随机森林模型映射为神经网络的思路。
一、树(Tree）是n（n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一棵非空树中：（1）有且仅有一个特定的称为根（root）的结点。 （2）当n>1时，其余结点可分为m（m>0)个互不相交的有限
源 | AI科技大本营 互联网公司每天都面临着处理大规模机器学习应用程序的问题，因此我们需要一个可以处理这种超大规模的日常任务的分布式系统。最近，以集成树为构建模块的深度森林（Deep Forest）算法被提出，并在各个领域取得了极具竞争力的效果。然而，这种算法的性能还未在超大规模的任务中得到测试。近日，基于蚂蚁金服的参数服务器系统“鲲鹏”及其人工智能平台“PAI”，蚂蚁金服和南京大学周志华教授的研究团队合作开发了一种分布式的深度森林算法，同时提供了一个易于使用的图形用户界面（GUI）。 为了满足现实世界
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。用以综合展示每个被纳入研究的效应量以及汇总的合并效应量。
今天这篇推文，小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 的绘制方法，主要内容如下：
【AI科技大本营导读】互联网公司每天都面临着处理大规模机器学习应用程序的问题，因此我们需要一个可以处理这种超大规模的日常任务的分布式系统。最近，以集成树为构建模块的深度森林（Deep Forest）算法被提出，并在各个领域取得了极具竞争力的效果。然而，这种算法的性能还未在超大规模的任务中得到测试。近日，基于蚂蚁金服的参数服务器系统“鲲鹏”及其人工智能平台“PAI”，蚂蚁金服和南京大学周志华教授的研究团队合作开发了一种分布式的深度森林算法，同时提供了一个易于使用的图形用户界面（GUI）。
AAAI 是人工智能领域的顶级国际会议之一。今年的 AAAI 2020 是第 34届，于2月7日至12日在美国纽约举行。
全球森林覆盖面积大约占到陆地面积的30%，同时森林生态系统对于缓解大气CO2浓度上升起到不可忽视的作用。森林生长具有显著的季节变化特征，因此森林物候的变化对于森林碳汇的研究以及陆地生态系统模型的发展都有重要的意义。目前卫星遥感数据广泛应用于森林物候监测以及森林物候对于气候变化的响应，而使用的遥感产品主要分为两类：（1）植被结构指数，比如normalized difference vegetation index (NDVI)等；（2）植被生理指数，比如表示叶绿素/胡萝卜素变化的chlorophyll/carotenoid index (CCI)。但是这两种指数在表示植被的物候变化的区别的研究还很少，因此本文作者利用站点通量数据评估了植被结构和生理指数对于森林物候变化的监测效果。
上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot（森林图） | Cox生存分析可视化，本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值（置信区间区间）的结果直接绘制森林图的方法。
之前写了很多篇推文介绍森林图，包括了常见的forestplot/forestploter/ggforestplot等多个R包：
假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：
森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。2021 年前三季度全国共发生森林火灾 527 起，受害森林面积约 2628 公顷，15 人死亡；发生草原火灾 12 起，受害草原面积约 3388 公顷。
2017年，南京大学机器学习与数据挖掘研究所（简称LAMDA 团队）的周志华教授与他的团队，提出了“深度森林”(Deep forest)：一种基于树的方法，拓展了深度学习的体系。
简介 近日，香港中大-商汤科技联合实验室的新论文“Accelerated Training for Massive Classification via Dynamic Class Selection”被AAAI 2018录用为Oral Presentation。 该论文着力于解决超大规模分类问题（过百万类）对模型训练带来的一系列挑战，尤其是超大规模Softmax层造成的计算瓶颈。 具体而言，该论文提出了一种新型的Dynamic Selective Softmax，能够以较低的代价在每次迭代中根据类别空间的
摘要：地上生物量（AGB）和森林面积的时空动态会影响巴西亚马逊河的碳循环，气候和生物多样性。在这里，我们通过分析基于卫星的年度AGB和森林面积数据集来调查AGB和森林面积的年际变化。我们发现，2019年的森林总面积损失比2015年更大，这可能是由于最近放松森林保护政策所致。但是，2019年的AGB净亏损比2015年减少了三倍。在2010–2019年期间，巴西亚马逊的累计总亏损为4.45 Pg C，而总收益为3.78 Pg C，导致AGB净亏损为0.67 Pg C.森林退化（73％）对总AGB损失的贡献是森林砍伐（27％）的三倍，因为面积退化的程度超过了森林砍伐的程度。这表明森林退化已成为驱动碳损失的最大过程，应成为更高的政策重点。
每一行表示一个study，用errorbar展示log odds ratio值的分布，并将p值和m值标记在图中。森林图主要用于多个study的分析结果的汇总展示。
内容一览：当地时间 8 月 8 日，美国夏威夷州突发野火，当地居民和游客不得不跳入太平洋中躲避火势。截至 8 月 17 日，这场野火已经造成 110 人死亡，超过 1000 人失踪。与此同时，美国、加拿大、法国等地也正遭遇野火侵袭。野火无情，面对突发的野火，人们很难做出迅速的反应。现在，在 AI 的帮助下，对野火的监测和预防有了新进展。
非洲树木覆盖高分辨率地图 该数据集利用通过挪威国际气候和森林倡议（NICFI）计划在热带地区获得的纳卫星星座高分辨率卫星图像。该数据集的主要目标是在非洲大陆范围内全面绘制森林和非森林树木图，超越以往绘制大尺度木本植被图的精度。前言 – 人工智能教程
最近我在 International Journal of Digital Earth （《国际数字地球学报》）发表了一篇森林生物量模型构建的文章：Evaluation of machine learning methods and multi-source remote sensing data combinations to construct forest above-ground biomass models，主要是利用多源遥感变量开展样地生物量反演具体请前往原文：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2023.2270459
Hello，大家好~~~这一期是图论碎碎念系列的第一篇推送。图论是一个范围非常广的理论。很多最优化的问题如排队论，存储论都可以抽象成图论问题来解决。再比如说现在鼎鼎有名的AI。它也包括很多图论内容。在另一个系列中，神经网络系列，ANN是不是就可以看成是一个多层图？再比如说前两天有个医学讲座，据说在《柳叶刀》上发表了一篇文章。在医学领域方面应该算是顶刊了。他对泰国的同性恋做了一个调查，对艾滋病染病途径黑箱进行了研究。具体文章名忘了，不过他的方法就是随机森林。什么叫随机森林呢？森林顾名思义，由树组成。组成森林的树也可以算一种图。这里不对图论做非常学术性或者是局限性的定义，要把它铺开来看。再比如说，工程领域的单代号网络图，双代号网络图，还有大名鼎鼎的甘特图等等等都是非常实用的工具，（广联达的梦龙斑马相信很多中建的都用过）。很多大家日常经常使用的一些理论工具，或者说是一些经验性的成果，其实都是在图论的基础上进行研究和创新的。所以说图论在日常生活中也好，在学术界也好，在工业界也好，其实是有非常广泛用途的。
在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。
1新智元编译 来源： arXiv 译者：闻菲、刘小芹、张易 《机器学习》作者、南京大学周志华日前发表论文，提出了一种基于树的方法，挑战深度学习。在设置可类比的情况下，新方法 gcForest 取得了和深度神经网络相当甚至更好的结果，而且更容易训练，小数据也能运行，更重要的是相比神经网络，基于树的方法不会存在那么困难的理论分析问题。周志华和冯霁在论文里写道，“我们认为，要解决复杂的问题，学习模型也需要往深了去。然而，当前的深度模型全部都是神经网络。这篇论文展示了如何构建深度树（deep forest），
对于那些认为随机森林是一种黑箱算法的人来说，这篇文章可以提供不同的观点。我将介绍4种解释方法，这些方法可以帮助我们从随机森林模型中得到一些直观的解释。我还将简要讨论所有这些解释方法背后的伪码。我很快就
本文在上述的基础上介绍优先队列的另外一种支持高效合并操作的实现——二项队列。原来在介绍二叉堆和左式堆的时候喜欢从结构性和堆序性两个方面介绍，它们二者都是特殊的二叉树结构，但是二项队列不能单纯的从结构性和堆序性两个方面介绍了因为二项队列并不是我们熟悉的树结构，而是树的集合——森林,本篇文章从二项队列的结构性出发介绍二项队列的基本原理。
【新智元导读】西瓜书《机器学习》作者、南京大学周志华日前发表论文，提出了一种基于树的方法，挑战深度学习。在设置可类比的情况下，新方法 gcForest 取得了和深度神经网络相当甚至更好的结果，而且更容易训练，小数据也能运行，更重要的是相比神经网络，基于树的方法不会存在那么困难的理论分析问题。周志华和冯霁在论文里写道，“我们认为，要解决复杂的问题，学习模型也需要往深了去。然而，当前的深度模型全部都是神经网络。这篇论文展示了如何构建深度树（deep forest），为在许多任务中使用深度神经网络之外的方法打开了
与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。森林图的布局由所提供的数据集决定。
这一类三线表的数据来源和如何绘制，在我前期的视频中已经做过了。有兴趣的可有看一下R语言与生信系列①R入门与临床三线表绘制。但是我们有时需要绘制稍微高级一点，或者说是美观一点的森林图来替换三线表。比如下图
建立了图（graph）的认识，“树”就好理解了。“树”是一种很特别的图（graph）。用图来定义“树”：任意2点之间都连通，并且没有“环”的图。下面的图就是一颗树，因此，树是图的特例。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、李泽南 在本论文中南京大学周志华教授与其学生冯霁提出了 EncoderForest（eForest），即通过树型集成算法执行前向编码和后向解码运算，该算法
机器之心专栏 作者：快手社区科学部 在本文中，快手的研究者们提出了一种新的 HTE 预估方法——多元因果森林模型，并且结合高效的整数规划求解算法，效果显著优于业界常用的几种树模型方法。 在智能营销场景下，比如美团的满减优惠券，淘宝的购物红包等，需要形成系统化的营销决策。基于此类场景，快手为了实施更细粒度的营销决策，提出了一种新的多元因果森林模型。基于快手亿级别的用户量，快手社区科学部设计了资源分配并行算法，高效产出智能营销决策。为了解决多元因果模型的评估问题，该研究利用随机匹配的思想，提供了一个供业界参考
上次介绍了生存分析中的寿命表、K-M曲线、logrank检验、最佳切点的寻找等，本次主要介绍Cox回归。
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