Advertisement

基于随机森林和支持向量机的机器学习语义分割方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种结合随机森林与支持向量机的创新机器学习技术，有效提升图像和视频中的语义分割精度。此方法在多种数据集上表现出卓越性能，为计算机视觉领域提供了一个有力工具。 本资源中的源码已经过本地编译并可以运行。下载后按照文档配置好环境即可使用。项目源码系统完整，并经过专业老师审定，能够满足学习及参考需求，如有需要可放心下载使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于随机森林和支持向量机的机器学习语义分割方法
    优质
    本研究提出了一种结合随机森林与支持向量机的创新机器学习技术，有效提升图像和视频中的语义分割精度。此方法在多种数据集上表现出卓越性能，为计算机视觉领域提供了一个有力工具。 本资源中的源码已经过本地编译并可以运行。下载后按照文档配置好环境即可使用。项目源码系统完整，并经过专业老师审定，能够满足学习及参考需求，如有需要可放心下载使用。
     
  • Stroke_Prediction_with_6_ML_Models：该项目采用六个机器学习模型（包括XGBoost、随机森林分类器和支持向量机...）
    优质
    本项目运用六种机器学习算法（如XGBoost、随机森林及支持向量机）预测中风风险，旨在提升医疗决策的精准度与效率。 该项目使用六个机器学习模型（XGBoost、随机森林分类器、支持向量机、逻辑回归、单决策树分类器和TabNet）进行中风预测。为此，我利用了Kaggle上的“healthcare-dataset-stroke-data”数据集。为了确定哪种模型最适合用于中风预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。AUC值越高表示该模型性能越好。
     
  • 利用多种机器学习方法预测股市走势，如随机森林、支持向量机和线性回归模型
    优质
    本研究运用随机森林、支持向量机及线性回归等多元机器学习算法，深入分析并预测股市趋势，为投资者提供科学决策依据。 数据获取与数据集说明 使用toshare工具获取600519.sh股票在2000年至2020年期间的数据。除了随机森林模型外，其他机器学习方法均采用前19年的数据作为训练集，并用最后一年的数据进行预测。 通过多种机器学习技术对股票价格进行预测，包括随机森林（Random Forest）、支持向量机(SVM)和线性回归(Linear Regression)等。
     
  • code.rar_随机森林_C++随机森林_随机森林算法_c随机森林
    优质
    本资源包提供了一个用C++编写的随机森林实现代码。旨在帮助开发者和研究者理解和应用这一强大的机器学习分类与回归方法，适用于多种数据集处理场景。 用C++实现的两类问题随机森林生成算法对学习随机森林很有帮助。
     
  • R语言中的随机森林机器学习包
    优质
    简介：本文章介绍R语言中用于实现随机森林算法的机器学习包。通过该包的应用，读者可以掌握如何利用随机森林进行数据分类和回归分析。 随机森林是基于决策树的一种机器学习方法，在R语言中有相应的包可以使用。它适用于医学预测、生态发展预测等领域，并且具有较高的预测精度。
     
  • Python中的SVM支持向量机机器学习方法
    优质
    本教程深入讲解了Python中基于SVM的支持向量机技术及其在机器学习领域的应用，适合初学者与进阶者。 支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，特别适用于处理高维特征的数据集。 尽管SVM的数学原理较为复杂，但因其广泛的研究与应用，互联网上存在大量解释其工作原理的文章。以下推荐两篇文章： 1. 《支持向量机通俗导论》：JULY大牛详细地从浅入深讲解了SVM的工作机制，因此关于这个主题我几乎不想再写任何内容，强烈推荐。 2. 另一篇简单易懂的教程是《手把手教你实现SVM算法》，它以循序渐进的方式介绍了如何实际操作SVM。 总的来说，尽管SVN（这里可能是笔误，应为SVM）原理复杂，但其核心思想却很简单：通过某种核函数将数据映射到高维空间中，并寻找一个最佳的超平面来区分两类数据。
     
  • 关于泰坦尼克号数据集的基本分析（决策树、支持向量机和随机森林）
    优质
    本篇文章主要基于泰坦尼克号数据集进行基本的数据探索与建模分析。模型采用包括决策树、支持向量机及随机森林等算法，深入探讨影响乘客生存几率的关键因素。 泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。1912年4月15日，在首次航行期间，这艘豪华邮轮撞上冰山后沉入海底，导致船上2224名乘客和船员中有1502人丧生。这一悲剧震惊了全世界，并促使制定了更严格的船舶安全规定。其中一个主要原因是没有足够的救生艇来容纳所有乘客和船员。尽管幸存下来在很大程度上依赖于运气，但妇女、儿童以及头等舱的乘客相对更容易生存下来。
     
  • 随机森林算法在分类与回归中的应用——基于机器学习方法
    优质
    本文探讨了随机森林算法在分类和回归任务中的应用，并通过实例分析展示了其基于机器学习方法的有效性和灵活性。 这段文字非常适合初学者阅读，详细介绍了随机森林算法的实现过程，并通过分类和回归的例子帮助读者深入理解该算法。
     
  • 机器学习5-随机森林（Random Forest）分类算法.pdf
    优质
    本资料深入讲解随机森林(Random Forest)分类算法在机器学习中的应用，包括其原理、实现及优化方法。适合初学者和进阶者参考学习。 随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习理念的分类算法，它通过构建并结合多个决策树来进行预测。其核心在于利用多棵树的多样性来提高整体预测准确性，并减少过拟合的风险。 1. **构成** 随机森林中的“森林”指的是由许多决策树组成的集合，“随机”体现在两个方面：每棵树的训练样本是从原始训练集中通过有放回抽样（Bootstrap Sampling）得到的子集，这种方式确保了样本多样性和重复性；构建每棵树时，并非从所有特征中选择最佳分割点，而是随机选取一定数量的特征进行分割。 2. **特点** - **抗过拟合**：由于样本和特征的选择具有随机性，因此能够避免单一决策树的过拟合问题。 - **稳定性**：通过增加每棵树之间的差异性和多样性来提高模型的整体稳定性和鲁棒性。 - **无需特征选择**：可以在高维数据上直接运行，不需要进行预处理以减少特征数量。 - **并行计算能力**：由于各树可以独立训练，随机森林非常适合于并行化操作从而加速训练过程。 - **可解释性**：虽然整体模型不如单棵决策树那么直观易懂，但可以通过分析各个特征的重要性来提供一定程度上的解释。 3. **生成过程** - **样本抽取**：从原始数据集中通过有放回抽样方式随机选取与原集大小相同的子集作为每棵树的训练数据。 - **特征选择**：在构建决策树时，不是基于所有可能的选择进行最佳分割点挑选，而是从中随机选取一部分（通常为总特征数目的平方根）来进行最优划分。 - **树的构建**：根据抽样得到的数据和选定的随机特性子集来创建每棵决策树，并让其尽可能生长以保证多样性。 - **集成预测**：对于新的输入样本，通过所有已经训练好的树木进行分类投票决定最终类别。 4. **优缺点** - **优点**：抗噪能力强、无需特征选择预处理步骤、能有效处理高维数据集、并行化效率高以及实现较为简单。 - **缺点**：参数调整相对复杂，计算速度较慢且模型解释性不如单一决策树。 随机森林因其通过集成学习减少了过拟合风险，并增强了分类器的泛化能力而优于单个决策树。此外，它还能利用特征重要性的评估来辅助进行有效的特征选择，在机器学习领域被广泛应用。
     
  • 基于随机森林的图像分类与分割
    优质
    本研究采用随机森林算法进行图像的自动分类和精确分割，旨在提高复杂场景下的目标识别准确率及效率。 随机森林图像分类分割在jamie的大作中的执行效果好且速度快。