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。
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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完于2020年11月3日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，R
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2024-01-23 07:58:44
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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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# 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
仅供学习，不得进行商业用途。谢谢呢！ 一个朋友说要用蘑菇，做一些人工智能识别，没有素材，让我给他搞点图片。。。。 我当然是不答应的，我天，，，， 所以我就没写…
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2024-05-20 11:03:58
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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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作者：胡琦“ModelArts + MindSpore”实战ResNet50毒蘑菇识别Copy攻城狮人狠话不多，学AI就到huaweicloud.ai,和“MM”一起玩转AI。前言大家好，我是Copy攻城狮胡琦，有幸参与华为业界首个全场景AI实战营。本次分享是MIndSpore 21天实战营的第三次课--基于ResNet50实现毒蘑菇识别。提到计算机视觉就不得不说ResNet50，这个2015年提
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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# 根据蘑菇的形态判断蘑菇毒性的Python应用
蘑菇是一种普遍的食用菌类，许多品种对人类有益，但不幸的是，还有一些蘑菇是有毒的，误食容易导致严重后果。因此，了解蘑菇的形态特征，对判断其毒性至关重要。通过使用Python进行数据分析和机器学习，我们可以构建一个简易的模型，根据蘑菇的形态特征来判断其毒性。
## 数据准备
我们首先需要一个关于蘑菇的数据集。著名的“蘑菇数据集”就是一个极好的选择
假如我们在山上采蘑菇，为了避免食物中毒，需要采集那些有较大的置信度认为可食用的蘑菇，虽然这种办法会遗漏掉许多我们难以判断的蘑菇（实际是可食用的）。 对此，我们希望能找到那种能很好区分的特征，或者说区分度很大的特征，来避免危险，保证安全，所以我采用随机森林算法来实现目的。 毒蘑菇数据集是一个包含8123个样本的数据集，有22个特征，为菌盖颜色、菌盖形状、菌盖表面形状、气味、菌褶等，下图是网上找的示意
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2023-11-27 00:09:25
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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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对于“python蘑菇数据集”的问题，一个常见的任务是通过机器学习来预测某种蘑菇是否可食用。下面我将详细记录从环境预检到最佳实践的整个过程，希望能为有类似需求的开发者提供指导。
## 环境预检
首先，我们需要建立一个适合的开发环境。以下是必要的前期检查，包括硬件和软件环境的配备。
```mermaid
mindmap
root((开发环境))
Python
Versi
大家好，我是前端刚入门的一名小学生李不白，励志成为一名优秀的前端人。今天给大家带来的内容是分析一下蘑菇街官网是怎么搞得，暂时只从静态网页的角度考虑，先上图。 蘑菇街的导航栏比较简单，只有顶部这一块，很简单，写一个内容区域的盒子，居中后，里面放一个ul列表，然后右浮动即可。中间的竖线可以用伪元素去做。 这一块也比较简单，是它的logo区域和搜索区，搜索框，用input标签解决
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2024-09-11 11:47:20
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本周学习内容为SVM的基本原理和运用。参考资料：耳东陈：零基础学SVM—Support Vector Machine(一)1、什么是SVMSVM的全称是Support Vector Machine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。如图1所示，红色和蓝色的二维数据点显然是可以被一条直线分开的，在模
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2024-09-28 17:37:40
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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
2015-08-25 今天下午大概三点半接到了杭州的电话，是蘑菇街的面试官，面试官一开始就说我们简单做个15分钟的面试吧。首先，让我做一个与产品经历相关的自我介绍，我说了自己的产品实习和两个产品比赛经历，还有自己平时会把自己产品方面的体验和思考写入博客与人分享交流。接着，面试官让我讲了一下我做过的一个产品，从产品需求、产品功能方面阐述。我阐述完面试官竟然没提
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2023-07-18 11:57:42
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17，一个纪念日 从新鲜兴奋，到疲劳沮丧，然后是加油打气，信誓旦旦，接着英雄气短，最后趋于平淡~很多事情都是这样一个过程周而复始。而我们在绝大部分时候都像得了健忘症的傻小孩儿，在上一次痛定思痛反省过后，继续跟着起起伏伏，上上下下，死去活来~其实，这种固执也挺可爱的 有时安静的很静谧，有时安静的很寂寥~让我每天早上醒来都有各种各样的想法，每个星期过后都有这样那样的打算~静谧时候的想法很生龙活虎，寂寥
原创
2008-09-22 08:28:00
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