决策树（Decision Tree）的核心思想是：根据训练样本构建这样一棵树，使得其叶节点是分类标签，非叶节点是判断条件，这样对于一个未知样本，能在树上找到一条路径到达叶节点，就得到了它的分类。举个简单的例子，如何识别有毒的蘑菇？如果能够得到一棵这样的决策树，那么对于一个未知的蘑菇就很容易判断出它是否有毒了。
以前学华为大数据的时候做到过蘑菇识别问题。实验是基于UCI mushroom dataset，预测检测样本是有毒的还是可食用的。数据集有8000多个样本，22个属性。我记得实验第一步是做属性间的相关性分析，把相关度高的属性剔除掉，达到降维加快计算的目的。不过UCI数据中的属性都是经过人提炼的结构化数据，把每个品种的蘑菇的几十个特性用人工抽取出来，感觉工作量巨大。相对来说，ResNet50“看图说话
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2023-08-17 12:24:57
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# 机器学习与毒蘑菇识别
蘑菇是自然界中的一种美味食材，但其中也包含许多有毒品种。误食毒蘑菇会导致严重的健康危害，因此如何快速而准确地识别毒蘑菇显得尤为重要。随着机器学习技术的快速发展，我们能够利用这些技术来创建高效的毒蘑菇识别系统。
## 数据集准备
首先，我们需要一个包含毒蘑菇与非毒蘑菇特征的数据集。常用的蘑菇数据集为UCI的Mushroom数据集，它包含8054个样本及22个特征，其中
# 机器学习识别毒蘑菇的流程与实现
对于初学者来说，机器学习的世界既神秘又迷人。特别是应用在实际问题，如识别毒蘑菇时，我们需要掌握一些基本的流程和技术。在这篇文章中，我将为大家介绍如何实现一个机器学习模型来识别毒蘑菇。
## 整体流程
我们可以将“机器学习识别毒蘑菇”的过程分为几个步骤，下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-29 08:46:50
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作者：Peter排名下面是kaggle上针对本题的排名。第一名侧重点是特征选择，没有用到本题的数据，我个人感觉跑偏了；第二名侧重点是基于贝叶斯理论的分类，能力有限，贝叶斯这块学习好了专门再说。所以，选择了第三名的notebook源码来学习。作者将6种监督学习的方法在本数据集上的建模、模型评估等过程进行了比较。数据集这份数据集是UCI捐献给kaggle的。总样本数为8124，其中6513个样本做训练
《基于小型训练集的深度学习迁移的食用毒蘑菇机器视觉识别系统》论文笔记链接：Machine Vision Recognition System of Edible and Poisonous Mushrooms Using a Small Training Set-Based Deep Transfer Learning | IEEE Conference Publication | IEEE Xp
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2023-11-20 19:24:09
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中新网北京5月23日电 (记者 孙自法)《中国的毒蘑菇》5月23日下午在北京首发，新书图文并茂，记载8个中毒类型的毒蘑菇51科126属509种，以及毒性待确定的蘑菇26种、中国分布存疑的毒蘑菇65种，可为毒蘑菇的快速识别与预防中毒提供科学依据。
5月23日下午，《中国的毒蘑菇》新书发布会在北京举行。中新网记者 孙自法 摄
《中国的毒蘑菇》由吉林农业大学图力古尔教授、中国科学院
分类算法有很多，比较常用且简单、易于理解和解释的决策树算上一个（有关决策树算法的应用可以参考本公众号9月19和20日的文章：基于R语言的数据挖掘之决策树）。在学习机器学习...
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2022-08-09 17:08:32
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本文简要的介绍了图像处理的基础知识，用一个实例简单的说明了验证码识别的基本步骤，给出了相关的参考文献，其中文献4中给出了一个具体的操作实例。
[1]一、数字图像处理基础一幅图像可以定义为一个二维数组f(x,y)，这里x，y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图
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2024-07-29 15:56:36
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PTT知识点整理： 第一章：引论 1.十大经典的数据挖据算法：K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost KNN NaiveBayes CART C4.5 2.数据挖掘的发展动力:海量数据、社会需求 3.数据挖掘：从大量的、错综复杂的数据中挖掘哪些令人感兴趣的模式或知识；挖掘的不仅仅是数据 4.数据挖掘: 数据中的知识发现(KDD)步骤：1. 数据清理: (消
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2023-09-08 09:54:02
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为您揭露为什么吃了毒蘑菇看到的幻象大多是小矮人的谜题。
原创
2022-03-15 14:34:07
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毒蘑菇导航一个很好用很特别的导航 毒蘑菇导航毒蘑菇导航，毒蘑菇搜索新加了导航的功能。注册了毒蘑菇搜索账号，会根据自己添加的网站生成一个导航，每个人都可以使用，但是只允许用户本人进行修改。也就是说，只要访问 https://search.dumogu.top/navigate/123456 这个链接就可以看到导航了，那个123456表示的是该导航的用户账号为123456，以后毒蘑菇导航会生成很多相应
中国水稻主产区产毒真菌的分布Distribution of mycotoxin-producing fungi across major rice production areas of ChinaFood Control [IF: 5.548]DOI：https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2021.108572发表日期：2021-11-12中国两大仓库稻谷中微生物
人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR等9大经典识别场景、在CPU上可3毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目！图
本文介绍了ModelArts如何通过自动学习进行毒蘑菇的识别。 想当年，白雪公主吃了毒蘑菇，换来了白马王子的一吻。如果白雪公主没有吃毒蘑菇，还会遇到白马王子吗？张小白觉得不见得——说不定她会遇到张小白。张小白给她AI MindSpore Lite推理了一下，她就不会中毒，也就会钟情于张小白的A
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2020-11-13 15:02:00
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本文介绍了ModelArts如何通过自动学习进行毒蘑菇的识别。
原创
2021-05-25 10:16:00
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# 机器学习训练一个可以区分蘑菇图片是不是毒蘑菇
蘑菇是一种常见的食材，但有些蘑菇是有毒的，误食会导致中毒甚至危及生命。为了帮助人们更容易地区分蘑菇是否有毒，我们可以利用机器学习技术来训练一个模型，让它能够辨别蘑菇的照片是不是毒蘑菇。
## 数据收集
首先，我们需要收集一些包含毒蘑菇和无毒蘑菇的图片数据集。可以在互联网上搜索各种蘑菇的图片，并手动标记这些图片是不是毒蘑菇。在这里，我们先以简单
原创
2024-06-05 04:45:36
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数据集概述数据集描述
本数据集包含在丛林或物体表面上拍摄的单个或多个蘑菇的图像，旨在用于训练和评估目标检测模型。数据集中共有2178张图片，每张图片都有对应的VOC格式（XML）和YOLO格式（TXT）标注文件。标签种类为6种有毒蘑菇类别，总共有3569个标注框。数据集格式
VOC格式：包含XML文件，用于详细描述每个图像中的对象位置。
YOLO格式：包含TXT文件，用于简洁描述每个图像中的对象位
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件
引言当我们在大自然中行走的时候，经常会碰到各种各样的菌子，这时候我们就有了疑问：我们可以触碰它们吗？它们可以吃吗？如果有一个可以识别菌子的app就很棒了，so，现在让我们来实现吧~在我们开始之前，让我们理解一些概念。计算机视觉是人工智能的一个有趣分支之一，是教模型在图像中查找信息从而理解视觉内容的艺术。当对人类（猫、狗、汽车……）进行图像分类非常简单时，机器总是很难具有竞争力，这是我们人类从小就学
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2024-04-17 14:24:08
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