Advertisement

基于机器学习的rice leaf disease数据集分类识别方法

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

简介：
本研究提出了一种基于机器学习算法的水稻叶片病害分类识别方法，利用rice leaf disease数据集进行训练与测试，实现高效准确的疾病诊断。 Bacterial leaf blight, Brown spot, and Leaf smut are three common diseases that affect rice leaves. For each of these diseases, there is a corresponding image showing the symptoms on a white background for better visibility. The dataset can be expanded to include more images depicting various stages of infection and different environmental conditions under which these diseases occur.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于机器学习的rice leaf disease数据集分类识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于机器学习算法的水稻叶片病害分类识别方法，利用rice leaf disease数据集进行训练与测试，实现高效准确的疾病诊断。 Bacterial leaf blight, Brown spot, and Leaf smut are three common diseases that affect rice leaves. For each of these diseases, there is a corresponding image showing the symptoms on a white background for better visibility. The dataset can be expanded to include more images depicting various stages of infection and different environmental conditions under which these diseases occur.
     
  • 基于UCI数据集的机器学习分类算法实践
    优质
    本项目通过分析UCI数据集，运用多种机器学习分类算法进行模型训练与评估，旨在探索最佳分类效果及算法应用。 本项目旨在通过KNN、朴素贝叶斯和决策树三种经典机器学习算法进行分类实战。所使用的数据集包括breast cancer, iris和wine，这些数据均来自UCI数据库。项目涵盖了数据预处理、划分及加载步骤，并详细介绍了这三种算法的实现过程、训练方法以及性能测评。在测评阶段采用了十折交叉验证技术，并以F1 Score作为主要评估指标。
     
  • 人类活动识别：基于UCI HAR数据集的机器学习应用
    优质
    本研究利用UCI HAR数据集进行机器学习分析，旨在提升对人类日常活动中动作行为的精准识别能力，为智能生活提供技术支持。 在UCI HAR数据集上使用机器学习进行人类活动识别。
     
  • Kaggle Cassava-Leaf-Disease：识别木薯叶片图像中的病害类型
    优质
    本项目参加Kaggle竞赛，旨在通过深度学习模型分析和分类木薯叶病害图像，助力农业疾病预防与控制。 Kaggle任务是将每张木薯图像分为五类：表示植物具有某种疾病或健康叶片的状况。组织者提供了一个数据集，该数据集包含在乌干达定期调查期间收集的21,367张带标签的图片。这些照片大多数是从农民那里获取，并由国家作物资源研究所（NaCRRI）与坎帕拉马可雷雷大学AI实验室合作进行批注。 为了使用此功能的基本方法，可以尝试以下命令安装工具：`!pip install https://github.com/Borda/kaggle_cassava-leaf-disease/archive/main.zip` 在Colab中运行笔记本时，建议将数据集上传到个人Google Drive，并连接至该驱动器以避免重置Colab后重新上传数据。 一些结果展示了ResNet50模型经过10个周期训练后的进度。
     
  • 用于机器学习的垃圾分类数据集
    优质
    本数据集专为机器学习设计，涵盖各类垃圾图像及其标签，旨在通过训练模型实现高效精准的垃圾分类。 该数据集包含了2527张生活垃圾图片。创建者将垃圾分为6个类别：玻璃（glass），共501张；纸（paper），共594张；硬纸板（cardboard），共403张；塑料（plastic），共482张；金属（metal），共410张；一般垃圾（trash），共137张。所有物品均放置在白板上，在日光或室内光源下拍摄，图片压缩后的尺寸为512 * 384。
     
  • 金融数据集的机器学习分类
    优质
    本项目运用机器学习算法对金融数据进行分类研究，旨在通过分析大量金融交易记录和市场数据，识别模式与趋势，为投资决策提供支持。 已经准备好用于机器学习的金融数据分类任务。该数据集包括负面（-1）、中性（0）和正面（2）三类标签，并且已划分好测试集、验证集和训练集。预处理工作已完成，可以直接使用这些数据进行模型训练与评估。
     
  • 处理机器学习数据中类别变量的方法
    优质
    在机器学习项目中，有效管理类别变量是模型训练前预处理的关键步骤。本文探讨了多种策略和技巧，旨在帮助数据科学家优化分类数据以提升算法性能。 类别变量（categorical variable）是只有有限个值得变量，例如性别就是一个类别变量。如果不对这些变量进行预处理，训练出来的模型可能不准确。主要有三种方法来处理这类变量。 如何从数据中找到类别变量？可以通过检查每一列的数据类型来进行识别。某列的数据类型为object时，表明该列包含文本（也可能是其他类型的值，但对我们的目标来说并不重要）。如果一列表示的是文本，则可以判断它是一个类别变量。代码如下： # 获得类别变量的列名，并将其存储在列表中 s = (X_train.dtypes == object) object_cols = list(s[s].index) 1. 直接删除类别变量。
     
  • 基于机器学习的法律文本分类方法
    优质
    本研究探索了利用机器学习技术对法律文档进行自动分类的方法，旨在提高法律信息检索与管理效率。通过训练模型识别和解析法律文本特征，以实现更精准的归类效果。 压缩文件包含完整的项目代码及已训练的模型，并且有部分代码需取消注释才能使用。此外，该文件还提供了停用词列表与处理后的数据集供直接应用。 随着我国法制建设不断完善，人们法律意识逐渐增强。近年来，大量法律文本公开发布，在犯罪案件审理方面积累了丰富的资料库。因此，通过收集相关领域的文档来建立司法语料库，并运用自然语言处理技术进行分析和分类变得尤为重要。这不仅有助于对刑事案件的预测，还能提高工作效率。 文本分类是指利用计算机技术根据特定标准将一组文档自动归类的过程。此方法基于已标注的数据集训练模型以识别不同类型的特征与类别之间的关系，并使用这些模式来评估新文档的类型。在司法领域，这项技术主要用于罪名分类和犯罪情节分析等方面的研究。 本项目的目标是通过Python编程语言结合机器学习算法对大量刑事案件判决书进行研究后，开发出一种能够预测特定案件可能裁决结果的应用程序。
     
  • 基于Python的机器学习模式识别分类(SAE和SVM)
    优质
    本研究利用Python编程语言，探讨了栈自编码器(SAE)与支持向量机(SVM)在模式识别中的应用，并比较了二者的分类性能。 这是我本科毕业论文的文档，该论文已提交至2019年ICoICT会议。由于我当时是一名本科生，我确信这项工作中存在一些不足之处。