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内容概要： 基于PointNet2的个性化点云数据集分类预测是一个使用深度学习的计算机视觉任务。它涉及将个性化的点云数据集分为不同的类别，例如汽车、人或建筑物等。 适用人群： 本项目适用于对深度学习、点云处理和分类预测感兴趣的计算机科学、人工智能研究人员以及学生。 使用场景及目标： 点云数据处理：根据具体的应用场景，可以通过数据清洗、处理和预处理等方式准备点云数据集。 PointNet2模型构建：使用PointNet2或相似的架构来构建深度学习模型，用于对点云数据进行特征提取和分类。 模型训练与验证：划分数据集为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，并在测试集上验证模型的性能和准确率。 类别预测：使用已训练的模型对新的个性化点云数据进行分类预测。 其他说明： 该项目可能涉及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和相应的库，您需要安装所需的依赖项。 项目实施过程中，可能需要对模型架构、数据预处理方法、损失函数和优化器等进行调整和优化。 数据集的选择和准备对于模型的训练和性能非常重要。一个好的数据集应包含多样性和代表性的样本。

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高光谱图像分类2D_CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目，包含网络模型，训练代码，预测代码，直接下载数据集就能跑，拿上就能用，简单又省事儿 内附indian pines数据集，采用20%数据作为训练集，并附上迭代10次的模型结果，准确率99左右。

具体详见博客：https://blog.csdn.net/qq_45077760/article/details/124508235?spm=1001.2014.3001.5502

数字化信息社会具有的两个特征：一是计算机技术的迅速发展与广发应用；二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的深度不断扩展，科学理论与工业应用不断耦合，更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含：线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

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