ENVI 5.0增加了Image Registration Workflow，它是一个全新的影像配准工作流，具有自动、准确、快速的特点。它将之前版本中繁杂的参数设置步骤集成到统一的面板中，并且增加了生成种子点的影像匹配参数设置项、Harris角点算子、匹配粗差踢除算子。在少量或者无需人工干预的情况下该影像配准工作流能快速而准确的实现影像间的自动配准。 功能详细操作过程 启
一篇做人脸对齐的文章《Face Alignment by Explicit Shape Regression》使用了随机蕨来做人脸特征点的回归预测。先回想一下随机森林。随机森林是很多棵决策树组成的，每颗决策树使用部分的训练样本以及部分的训练特征，并在此特征空间内按信息熵增益从小到大（特征区别度从大到小）来进行分支。最后的分类结果由多棵决策树共同表决，给出lable。要理解随机蕨，需要了解两个部分，
1 更新日志2022.10.18更新1：新增 Random Sampling 参数，在样本像元数较多时，设置此参数为 Yes，可随机抽取部分样本用于训练从而缩短时间更新2：当样本像元数较多时，弹出如下提醒，选择“是”，可随机抽取部分样本用于训练从而缩短时间更新3：当某类别样本中像元个数为 0 时，将不参与模型训练更新4：支持非ENVI标准格式数据，会自动另存为临时ENVI格式数据，并在
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2024-05-05 17:21:40
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这里记录一下使用landsat5做随机森林分类的代码，理一下思路。很多内容都是到处找教程东拼西凑的，十分感谢各位大佬。导入研究区、制作标签首先加载研究区边界，查看需要分类时间的原影像。在影像上添加标签（目视解译）。点击左边这个像小气球似的地方，修改名称，选择feature，添加properties。我是添加了两个一个是label，是分类名，另一个是lc，也就是landcover，用数字做区分。&n
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2024-06-05 05:24:25
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个人感觉，相对于基于高斯过程的贝叶斯优化，基于随机森林的贝叶斯优化要好理解的多。 skopt里面实现了基于随机森林的贝叶斯优化，所以这里直接看看源码： 可以看到，其代理模型就是直接使用sklearn中的回归器；基于随机森林的贝叶斯优化原理上要好理解的多，比如我们对xgboost进行调参，随机初始化了10组超参数，然后交叉验证得到了10个auc，我
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2024-04-07 18:31:17
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ENVI自带地物波谱库文件说明和查看（以ENVI5.3为例）一切地物，由于其种类和环境条件不同，反射和辐射电磁波的特征随波长而变化。通常用二维几何空间内的曲线表示，横坐标表示波长λ（或者波段序号），纵坐标表示反射率ρ（或者像素值），称为波谱曲线。地物波谱可以通过仪器测量，如波谱仪，也可以通过高光谱/超光谱图像上获取。 ENVI的波谱库文件是以图像文件格式保存，包括一个二进制的数据文件（后缀默认.s
# 机器学习之随机森林实现方法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍机器学习中的一种算法——随机森林。本文将详细介绍随机森林的实现流程，并给出每一步所需的代码和注释。希望通过本文，你能够掌握随机森林算法的基本原理和实现方法。
## 随机森林算法简介
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行组合来进行预测。每个决策树的构建过程基于随机选择的特征子集和样本子集。最终的预测
原创
2024-01-26 07:27:58
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# 随机森林机器学习入门指南
## 一、概述
随机森林（Random Forest）是一种广泛使用的机器学习算法，适用于分类和回归问题。它的工作原理是通过构建多个决策树并合并它们的结果来提高模型的准确性和控制过拟合。本文将一步步指导你实现一个随机森林模型，适合初学者。
## 二、流程概述
以下是实现随机森林的基本步骤：
| 步骤 | 描述
作者 | Edwin Lisowski编译 | CDA数据分析师XGBoost and Random Forest with Bayesian Optimisation在这篇文章中，我们将介绍带有贝叶斯优化算法的两种流行的算法即XGBoost和随机森林，并指出这些算法的优缺点。XGBoost(XGB)和随机森林(RF)都是集成学习方法，并通过组合各个决策树的输出(我们假设基于树的XGB或
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2024-07-05 14:52:33
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随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它是由多个决策树组成的模型。在训练阶段，随机森林会随机选择一部分数据和一部分特征，然后针对这些数据和特征训练多个决策树，每个决策树都是一种分类器。在预测阶段，随机森林会将每个决策树的预测结果进行投票，选择得票最多的类别作为最终的预测结果。
原创
2023-06-01 23:33:29
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RDO的发展 远程数据对象 (Remote Data Object ,简称RDO) 是位于 ODBC API 之上的一个对象模型薄层，它依赖 ODBC API、选定的 ODBC 驱动程序以及后端数据库引擎实现大部分的智能和功能，因此短小（大约 250 K）、快速、强健。 RDO具备基本的 ODBC 处理方法，所以可以直接执行大多数 ODBC API 函数。
Class Overview 提供环境变量的访问。Summary Constants MEDIA_BAD_REMOVAL：破坏性移除，感觉是。在未关机状态下拿下SD卡，并不返回这个常量。 MEDIA_CHECKING：正在扫描SD卡，不知道什么情况下是这样的，在手机开机状态下，放入SD卡，并不返回这个常量。 MEDIA_MOUNTED：此状态表示SD卡正常使用，并能rea
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2024-04-24 09:03:34
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wiki上有简单的说到， environment varibles are a set of dynamic named values that can affect the way running processes will behave on a computer。 也就是说环境变量为进程的运行提供了一个环境，比如shell这个进程就会使用PATH这个环境变量来搜寻可执行文件。不
在监督分类或者挖掘决策树规则时，需要选择训练样本，训练样本的好坏直接影响分类精度。因此ENVI提供了分析样本质量的工具：Compute ROI Separability，计算样本可分离性。问题来了为了提高分类精度，有时会在多光谱图像中增加其他波段，如NDVI、非监督分类结果、PCA变换结果等等。那么问题来了，使用ROI Tool中的Compute ROI Separability计算样本可分离性时
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2024-03-22 13:42:33
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城市绿地在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的一个重要指标。此外，城市绿地的空间分布格局与其生态效应有着密切的关系。因此，必须客观、准确地掌握城市绿地信息。传统的城市绿化调查主要通过基层单位上报统计数据和实地抽样调查完成，资金和人力投入大，时间周期长。数据受人为影响较大且精度低，缺乏空间统计分析功能。随着航天遥感技术的发展，高分辨率遥感图像在国内已经得到
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2024-07-19 15:22:53
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1.介绍sklearn.ensemble模块包含了两种基于随机决策树的平均算法：RandomForest算法和Extra-Trees算法。这两种算法都采用了很流行的树设计思想：perturb-and-combine思想。这种方法会在分类器的构建时，通过引入随机化，创建一组各不一样(diverse)的分类器。这种ensemble方法的预测会给出各个分类器预测的平均。和其它分类器相比，forest分类
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2024-02-24 12:15:38
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目录1，集成算法之 bagging 算法2，随机森林算法3，随机森林算法的实现4，随机森林算法的使用5，模型参数调优6，总结 本篇文章来介绍随机森林（RandomForest）算法。1，集成算法之 bagging 算法在前边的文章《AdaBoost 算法-分析波士顿房价数据集》中，我们介绍过集成算法。集成算法中有一类算法叫做 bagging 算法。bagging 算法是将一个原始数据集随机抽样成
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2024-01-04 06:42:39
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引言与背景随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。它基于集成学习的思想，通过构建多个决策树并将它们组合起来，提高了模型的稳定性和准确性。随机森林在许多领域都有广泛的应用，如医学诊断、金融风险评估和推荐系统等。本文将介绍随机森林算法的原理、数学基础、算法描述、类型与应用场景，以及算法实现、数据预处理、参数调优、模型评估和Python代码实现。同时，我们还将对其优缺点进行分析，并提供案
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2024-07-30 21:06:50
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随机森林和机器学习 随机森林算法是当今最有用的机器学习算法之一。该算法被认为是机器学习世界的主力。本文目的是描述随机森林算法如何对数据集进行操作。我将描述随机森林算法的构建块，包括决策树，bootstrapping，bagging，并将它们放在一起以实际构建随机森林算法。另外，...
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2018-12-14 14:42:11
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简化理解，随机森林RF[Random Forest]是Bagging算法和决策树DT分类器的一种结合，能够执行分类和回归任务。除此之外，模型组合+决策器还有一种比较基本的形式是梯度提升决策树GBDT[Gradient Boost Decision Tree]。随机森林的优势之一是能够处理特征数量巨大的数据，比如基因芯片数据等。1. 随机森林算法[1]从原始数据集中有放回地随机采样出n个样本，构造子
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2023-10-15 00:50:14
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