Multiple View Geometryin Computer Vision,多视角几何学。机器视觉学习资料

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convnext的代码-pytorch框架-cv中可以使用

空气质量预测 近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Lo​​gistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。

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fold 旨在为任何学习者生成交叉验证折叠。 它旨在与标准、工具箱和贡献的学习者一起使用。 它可用于随机或非随机、分层或未分层的 CV。 它可以与任意复杂的重复或嵌套CV方案一起使用。 它可用于引导和 CV 方案，包括引导折叠。 最初使用参数运行，带或不带数据集（分层所需），返回 CV 结构。 随后，它可以仅以CV作为参数运行以产生顺序的下一个折叠。 或者，可以指定特定的嵌套折叠序列来控制生成哪个折叠。 它旨在与任何（监督或非监督）学习算法一起使用，包括内置和标准函数、工具箱和贡献的分类器。 返回的 CV 具有指定每个折叠中使用的子集的索引向量。

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