基于随机森林算法的数据分类预测,测试集平均准确率可达96.5812%、
2022-10-22 22:05:25 72KB 机器学习 算法
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事情是这样的。同事A是一个重度蚂蚁森林保护地巡护者,昨天兴冲冲地跟我说:你看你看,这张图用的是我们Bigemap APP!
2022-10-21 18:05:21 29.55MB bigemap
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森林防火数据集,数据集中标注了真实火情中的烟和火,用于森林防火预警,435张图片 森林防火数据集,数据集中标注了真实火情中的烟和火,用于森林防火预警,435张图片
2022-10-21 09:08:08 113.52MB 森林 防火 数据集 深度学习
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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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