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课程介绍

  • 第01讲 概述

第一部分:特征空间像元分类

  • 第02讲 像元分类-决策规则
  • 第03讲 神经网络-逼近能力
  • 第04讲 学习算法-梯度下降
  • 第05讲 模型评估-泛化能力
    • 5.1 算法原理
    • 5.2 分类函数
    • 5.3 示范案例
    • 5.4 探究式问题
    • 5.5 课后习题
  • 第06讲 非监督学习-降维与聚类

第二部分:图像平面对象识别

  • 第07讲 图像分类-CNN
  • 第08讲 对象检测-RCNN
  • 第09讲 语义分割-FCN
  • 第10讲 实例分割-RNN
  • 第11讲 图像合成-GAN

第三部分:地球表面遥感制图

  • 第12讲 地表覆盖制图
  • 第13讲 土地覆盖分类
  • 第14讲 专题制图
  • 第15讲 变化遥感监测

学生报告

  • 2017年春季课程报告
  • 2018年春季课程报告
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  • 第05讲 模型评估-泛化能力
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第05讲 模型评估-泛化能力¶

  • 5.1 算法原理
    • 5.1.1 组合分类的特点
    • 5.1.2 Boosting
    • 5.1.3 Bagging
    • 5.1.4 Decision Tree
  • 5.2 分类函数
    • 5.2.1 DecisionTreeClassifier(决策树)
    • 5.2.2 AdaBoostClassifier(串行集成-AdaBoost)
    • 5.2.3 RandomForestClassifier(并行集成-随机森林)
  • 5.3 示范案例
    • 5.3.1 调用示例
    • 5.3.2 分析示例
  • 5.4 探究式问题
    • 5.4.1 提出问题
    • 5.4.2 数据集说明
    • 5.4.3 问题探讨
  • 5.5 课后习题
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