最近在做人脸对齐的时候，看到famous的文章《Face Alignment by Explicit Shape Regression》使用了随机蕨来做人脸特征点的回归预测。
先回想一下随机森林。随机森林是很多棵决策树组成的，每颗决策树使用部分的训练样本以及部分的训练特征，并在此特征空间内按信息熵增益从小到大（特征区别度从大到小）来进行分支。最后的分类结果由多棵决策树共同表决，给出lable。
要理解随机蕨，需要了解两个部分，一个是特征，另一个是结构
朴素贝叶斯理论（Naive Bayesian）
argmaxkP(Ck|f1,f2...fN)
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