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

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