나는 소프트웨어는 기계 학습 알고리즘 (예 : K-NN, 임의의 숲, 의사 결정 트리 등) 나는 알고 있는데 사용 토지의 분류에 존재하는 어떤 학습에 관심이 랜덤 포레스트 R과의 패키지 우유 와 스파이 파이썬을. 토지 표지 분류에 적합한 오픈 소스 또는 상용 기계 학습 알고리즘은 무엇입니까?
다음은 이전 게시물에 대한 후속 조치 입니다. 토지 표지 분류를위한 기계 학습 알고리즘 . RF ( Random Forest ) 분류 방법은 원격 감지 세계에서 많은 추진력을 얻고 있는 것으로 보입니다 . 나는 RF의 많은 장점으로 인해 RF에 특히 관심이 있습니다. 원격 감지 데이터에 적합한 비모수 적 접근 높은 분류 정확도 …
원격 감지 도메인에서 픽셀 기반과 객체 기반 분류의 차이점을 명확하게 이해하려고 애 쓰고 있으며이 커뮤니티의 누군가가 통찰력을 제공 할 수 있기를 바랍니다. 지금까지 내가 알고있는 정보를 바탕으로 현재 나의 이해는 다음과 같습니다. 픽셀 기반 분류 : 분류는 해당 개별 픽셀에 대해 사용 가능한 스펙트럼 정보 만 사용하여 픽셀 단위로 수행됩니다 …
저는 GIS를 처음 사용합니다. 이 분야에서 머신 러닝이 많이 사용되고 있습니까? 교통 인식 작업을하는지도 회사와 구직 기회를 조사하고 있습니다. 저의 배경은 감독 된 기계 학습 (텍스트 분류)과 일부 Hadoop 사용에 있으며 제 기술이 적절할 것입니다. 한동안 GPS와 GIS에 관심이 있었지만 머신 러닝 기술 (MS 학위를 포함하여 많이 투자 한)이 잘 …