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  1. findOUT:一个桌面应用程序，用于使用异常检测算法开发自己的作物病害预测工具-源码

  2. 由邓迪詹姆斯·赫顿研究所（ 开发 基本概述 一个独立的桌面应用程序，可使用无监督的异常检测算法来开发自己的疾病风险预测工具。 上传您自己的数据（2个预测变量）或使用我们的示例数据。 选择一种异常检测算法。 设置所需的inlier分数。 使用k折交叉验证来训练和测试您的算法。 保存结果以预测准确性和发出警报的频率。 查看决策边界。 做出未来的预测。 例子 已加载与200次农作物疾病暴发相对应的每日天气数据。这两个预测变量是：（1）每天相对湿度> 90％的小时数，以及（2）每日最低温度。数据跨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42165973

  1. FutureCrop-源码

  2. futureCrops模型 由邓迪James Hutton研究所的开发 基本概述 一个桌面应用程序，用于在英国的实际农作物地点进行气候变化风险评估： 上传您自己的数据。 只需单击几下，即可训练，调整和测试Random Forest回归模型/分类器。 选择作物种类的栅格分布以应用模型。 选择未来的时间段和季节。 点击运行按钮，可视化结果，然后保存以创建自己的图形。 例子 上传有关感染疾病的农作物比例的数据以及观测到的天气变量。 随机森林回归模型使用嵌套的k折交叉验证程序进行训练，调整和测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：244736
    • 提供者：weixin_42116681

  1. 未来作物-源码

  2. futureCrops模型 由邓迪James Hutton研究所的开发 基本概述 一个桌面应用程序，用于在英国的实际农作物地点进行气候变化风险评估。 上传您自己的数据。 只需单击几下，即可训练，调整和测试Random Forest回归模型/分类器。 选择作物种类的栅格分布以应用模型。 选择未来的时间段和季节。 点击运行按钮，可视化结果，然后保存以创建自己的图形。 例子 从下拉列表中选择一个风险函数，并将其拟合为用户定义的数据作为温度函数随植物感染的比例。 如果没有数据，您仍然可以从下拉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：weixin_42130889

  1. kisanmitra-python：用于Kisanmitra Web App的Python机器学习实用程序-源码

  2. kisanmitra-python-Kisanmitra的Python机器学习 关于基桑米特拉 Kisan是基于机器学习的Web应用程序，具有富有表现力的优雅的产量预测可视化。 我们认为，只有随着农民的技术进步，国家的发展才有可能。受过良好教育的农民比没有经验的受过良好教育的农民做得更好，因为他可以利用现代技术为自己的未来做出适当的规划。 使用kisanmitra，可以预测未来5年的作物产量。 。 使用图表进行表现力直观的可视化（ ）。 。 。 kisanmitra是可访问的但功能强

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_42131276

  1. kisanmitra：使用Sklearn和Laravel Web Framework构建的作物产量预测Web应用程序-源码

  2. 关于基桑米特拉 Kisan是基于机器学习的Web应用程序，具有富有表现力的优雅的产量预测可视化。 我们认为，只有随着农民的技术进步，国家的发展才有可能。受过良好教育的农民比没有经验的受过良好教育的农民做得更好，因为他可以利用现代技术为自己的未来做出适当的规划。 使用kisanmitra，可以预测未来5年的作物产量。 。 使用图表进行表现力直观的可视化（ ）。 。 。 kisanmitra是可访问的但功能强大的工具，可用于农作物产量的生产。 简单，优雅和创新的完美结合为您提供了根据环境

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42099087