随机森林图像matlab代码狗还是猫?
任期:2018年Spring
项目名称:图像分类:狗还是猫?
团队人数:3
团队成员:Alek
Anichowski,Sophie
Beiers,Mingyue
Kong,Yun
Li,Keith
Rodriguez
项目摘要:我们为猫和狗的图像创建了分类引擎。
我们的基准模型是使用SIFT功能的GBM模型,该模型在测试试验中预测的准确率为72%,但是我们最终考虑了随机森林,逻辑回归,神经网络和SVM模型。
最后,我们最先进的模型是随机森林,逻辑回归和SVM的组合,该模型使用多数投票来预测猫和狗。
当给定一组全新的测试图像时,我们的模型正确预测猫和狗的比率为75%。
要重现我们的代码,请转到。
有关我们的项目步骤和代码的可读版本,请转至。
贡献声明:Alek开发了SIFT功能,创建了神经网络模型,对main.Rmd进行了处理,组合了模型以获得最终模型,清理了代码并进行了介绍。
Sophie开发了HOG功能,并针对所有功能组合训练了随机森林模型,并在main.Rmd上进行了工作,编写了README.md文件并进行了介绍。
Yun提取了颜色特征,并开
2022-10-20 16:54:47
71.5MB
系统开源
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