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支持向量机的核及其参数对Landsat TM数据分类精度的影响
支持向量机的核及其参数对Landsat TM数据分类精度的影响
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支持向量机的核及其参数对Landsat TM数据分类精度的影响
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支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,它在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获行较好的应用。本书是第一本综合介绍支持向量机(SVM)的书籍,它从机器学习算法的基本问题开始,循序渐进地介绍相关的背景知识,包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论,在此基础上很自然地引出了支持向量机的算法。本书末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用及其实现的
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在具体方法上,研究采用了支持向量机(SVM)算法进行土地覆盖分类,以及对地表温度进行反演。SVM是一种有效的分类方法,尤其适用于处理高维数据。本文中,SVM通过选择径向基函数作为核函数,并采用交叉验证法来确定...
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不透水面提取.zip
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2. 图像分类:利用ENVI或ArcGIS中的监督或非监督分类方法,如最大似然分类、支持向量机等,对图像进行分类,区分出不透水面和其他地物类型。 3. 后处理:分类结果往往存在误分类,需要通过后处理方法如边界优化、...
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基于多源遥感的土地利用动态变化信息综合监测
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