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- 今天看到一篇文章讲述了对于土地分类的自动化处理的过程，非常实用，而且你只需要将你的研究区进行放图即可，剩下的就是一键run就能获得1986-2020年的影像，当然这里作者去除了2012年因为色差条带产生的影像。 如果你想加入2012年的影像需要将代码改一下，整体的改动幅度不会太大，就是加入一个集合，剩下的就是弄到融合所有影像集合就欧克。这个程序住主程序部分不是很... 今天看到一篇文章讲述了对于土地分类的自动化处理的过程，非常实用，而且你只需要将你的研究区进行放图即可，剩下的就是一键run就能获得1986-2020年的影像，当然这里作者去除了2012年因为色差条带产生的影像。 如果你想加入2012年的影像需要将代码改一下，整体的改动幅度不会太大，就是加入一个集合，剩下的就是弄到融合所有影像集合就欧克。这个程序住主程序部分不是很...
- 本次的实验目的主要是，我们平时很多情况下会在进行影像分析的时候，特别是在进行植被指数分析的时候，我们一般会选择阈值法将其进行水体去除，但是还有一种更简单的方法，就是利用已有影像的水体部分将其进行扣除，然后再利用剩余的影像进行NDVI的分析和计算，这样整体影像看起来就会好很多，就是把水带来的元素给去除掉。当让我们如果做某一区域的NDWI运算的时候样去除掉相应的非水体部分，制作水体部分。我们... 本次的实验目的主要是，我们平时很多情况下会在进行影像分析的时候，特别是在进行植被指数分析的时候，我们一般会选择阈值法将其进行水体去除，但是还有一种更简单的方法，就是利用已有影像的水体部分将其进行扣除，然后再利用剩余的影像进行NDVI的分析和计算，这样整体影像看起来就会好很多，就是把水带来的元素给去除掉。当让我们如果做某一区域的NDWI运算的时候样去除掉相应的非水体部分，制作水体部分。我们...
- 聚类算法案例 聚类算法聚类算法（Clustering），是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性，将数据集划分为多个互不相交的子集，每个子集称为一个簇，使簇内数据的相似度较大而簇间数据的相似度较小。聚类算法属于无监督机器学习，只有数据x，没有标签y。常见的聚类算法：k-Means、 spectral clustering、mean-shift等。from sklearn.cluster... 聚类算法案例 聚类算法聚类算法（Clustering），是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性，将数据集划分为多个互不相交的子集，每个子集称为一个簇，使簇内数据的相似度较大而簇间数据的相似度较小。聚类算法属于无监督机器学习，只有数据x，没有标签y。常见的聚类算法：k-Means、 spectral clustering、mean-shift等。from sklearn.cluster...
- 在各种模型训练，特征选择相关的算法中，大量涉及到数据归一化的问题。比如最常见的情况是计算距离，如果不同维度之间的取值范围不一样，比如feature1的取值范围是[100,200],feature2的取值范围是[1,2]，如果数据不做归一化处理，会造成feature1在距离计算中占压倒性的优势，feature2完全体现不出来作用。而数据做归一化处理以后，会让各个不同特征对距离计算的贡献大致相同... 在各种模型训练，特征选择相关的算法中，大量涉及到数据归一化的问题。比如最常见的情况是计算距离，如果不同维度之间的取值范围不一样，比如feature1的取值范围是[100,200],feature2的取值范围是[1,2]，如果数据不做归一化处理，会造成feature1在距离计算中占压倒性的优势，feature2完全体现不出来作用。而数据做归一化处理以后，会让各个不同特征对距离计算的贡献大致相同...
- 性能分析一直是性能实施项目中的一个难点。对于只做性能测试不做性能分析的团队来说，总是不能把问题非常显性地展示出来，不能给其他团队非常明确的引导。对于这种类型的测试实施，只能把问题抛出来，让其他相关团队去查。沟通成本很高。而一个成熟的性能团队应该是要把问题点分析出来，给其他团队或责任人非常明确的瓶颈点，以加快问题的处理进度。从完整的分析思路上考虑。有两个要点：分段和分层。如上图所示，分段就是要... 性能分析一直是性能实施项目中的一个难点。对于只做性能测试不做性能分析的团队来说，总是不能把问题非常显性地展示出来，不能给其他团队非常明确的引导。对于这种类型的测试实施，只能把问题抛出来，让其他相关团队去查。沟通成本很高。而一个成熟的性能团队应该是要把问题点分析出来，给其他团队或责任人非常明确的瓶颈点，以加快问题的处理进度。从完整的分析思路上考虑。有两个要点：分段和分层。如上图所示，分段就是要...
- 从软件实现的角度研究了多元线性回归、k-近邻、k-means聚类、概率神经网络和自组织神经网的机器学习算法。对自组织网络输出节点分布进行了环形和球面扩展，避免了学习算法的邻域边界问题。对无监督聚类的自组织网络和k-means聚类方法进行改进，使其具有决策功能。为了对数据体现的变量关系有初步了解，列举了一些实用的数据可视化方法。为多维特征参数机器学习软件系统的实现及应用奠定了基础。 从软件实现的角度研究了多元线性回归、k-近邻、k-means聚类、概率神经网络和自组织神经网的机器学习算法。对自组织网络输出节点分布进行了环形和球面扩展，避免了学习算法的邻域边界问题。对无监督聚类的自组织网络和k-means聚类方法进行改进，使其具有决策功能。为了对数据体现的变量关系有初步了解，列举了一些实用的数据可视化方法。为多维特征参数机器学习软件系统的实现及应用奠定了基础。
- python 数据分析机器学习介绍 python 数据分析机器学习介绍
- Kohonen自组织特征映射神经网络，按照输出节点的分布可分为直线型、环型、平面型和球面型。网络的学习结果使得相似的输入向量的响应节点在拓扑空间上也接近。在对网络的训练过程中随着时间的推移响应节点的邻域逐渐缩小，学习率也逐步减小，使得权重逐步趋于稳定。如果网络的输出节点分布在圆环或球面上，响应节点的邻域就不存在边界。网络的相似相近特性可对输入向量排序。 Kohonen自组织特征映射神经网络，按照输出节点的分布可分为直线型、环型、平面型和球面型。网络的学习结果使得相似的输入向量的响应节点在拓扑空间上也接近。在对网络的训练过程中随着时间的推移响应节点的邻域逐渐缩小，学习率也逐步减小，使得权重逐步趋于稳定。如果网络的输出节点分布在圆环或球面上，响应节点的邻域就不存在边界。网络的相似相近特性可对输入向量排序。
- 预定义边框就是一组预设的边框，在训练时，以真实的边框位置相对于预设边框的偏移来构建训练样本。 这就相当于，预设边框先大致在可能的位置“框“出来目标，然后再在这些预设边框的基础上进行调整。为了尽可能的框出目标可能出现的位置，预定义边框通常由上千个甚至更多，通常使用各种形状的“滑动窗口”，在原图像滑动来产不同位置不同形状的预设边框，深度学习中可以使用Anchor Box在图像的不同位置生成边框，... 预定义边框就是一组预设的边框，在训练时，以真实的边框位置相对于预设边框的偏移来构建训练样本。 这就相当于，预设边框先大致在可能的位置“框“出来目标，然后再在这些预设边框的基础上进行调整。为了尽可能的框出目标可能出现的位置，预定义边框通常由上千个甚至更多，通常使用各种形状的“滑动窗口”，在原图像滑动来产不同位置不同形状的预设边框，深度学习中可以使用Anchor Box在图像的不同位置生成边框，...
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