基于机器学习的遥感影像分类方法研究 刘颖 清华大学出版社【正版保证】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
《基于机器学习的遥感影像分类方法研究》是作者刘颖几年来科研成果的总结，围绕遥感图像分类这一主线，深入研究监督学习、半监督学习、集成学习主流机器学习算法，构建完整的遥感图像分类体系。在理论研究的基础之上，结合实例，详细介绍改进机器学习算法及其在遥感分类处理中的应用情况。内容涵盖：关键技术研究外研究进展；遥感影像数字化；支持向量机参数优化方法研究；基于模糊聚类的半监督支持向量机土地覆盖分类方法研究；基于半监督集成支持向量机的土地覆盖分类研究等，供相关读者阅读参考。
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机器学习是人工智能的一个重要领域，源自于统计模型拟合。机器学习通过采用推理及样本学习等方式从数据中获得相应的理论，尤其适合解决“噪声”模式及大规模数据集等问题。《基于机器学习的遥感影像分类方法研究》是作者几年来科研成果的总结。全书共7章，围绕遥感图像分类这一主线，深入研究监督学习、半监督学习、集成学习三大主流机器学习算法，构建完整的遥感图像分类体系。在理论研究的基础上，结合实例，详细介绍了改进机器学习算法及其在遥感分类处理中的应用情况。《基于机器学习的遥感影像分类方法研究》内容充实、结构清晰、实例丰富，适合从事计算机及相关学科的师生，以及相关科研院所的科研人员阅读。
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《基于机器学习的遥感影像分类方法研究》是作者刘颖几年来科研成果的总结，围绕遥感图像分类这一主线，深入研究监督学习、半监督学习、集成学习三大主流机器学习算法，构建完整的遥感图像分类体系。在理论研究的基础之上，结合实例，详细介绍改进机器学习算法及其在遥感分类处理中的应用情况。内容涵盖：关键技术研究国内外研究进展；遥感影像数字化；支持向量机参数优化方法研究；基于模糊聚类的半监督支持向量机土地覆盖分类方法研究；基于半监督集成支持向量机的土地覆盖分类研究等，供相关读者阅读参考。
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