《表3 分类准确率：基于机器学习的塑料分类回收预测系统》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
比较本模型和传统预测分类模型的性能。选取了传统的图像预测分类模型HOG和LBP，分别测试它们对塑料垃圾的分类准确率，表3为分类准确率结果。
| 图表编号 | XD00137396900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.03.25 |
| 作者 | 徐向丽、徐颖达、李波 |
| 绘制单位 | 鄂尔多斯职业学院、中国科学院上海高等研究院、鄂尔多斯职业学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 分类结果混淆矩阵：不同机器学习算法在高龄骨科患者术后低蛋白血症风险预测模型中使用效果的评估》2020.10.20
- 《表2 钝化材料基本性质：基于机器学习One-stage目标检测算法的塑料自动识别系统》2020.12.25
- 《表1 自定义菜单内容：基于机器学习One-stage目标检测算法的塑料自动识别系统》2020.12.25
- 《表6 分类特征：基于机器学习的僵尸网络DGA域名检测系统设计与实现》2020.05.01
- 《表4 模型准确率：基于深度卷积神经网络的塑料垃圾分类研究》2020.04.25
- 《表3 模型准确率：基于深度卷积神经网络的塑料垃圾分类研究》2020.04.25
- 《表2 模型准确率：基于深度卷积神经网络的塑料垃圾分类研究》2020.04.25
- 《表2 传统机器学习方法与本文方法分类准确率对比》2020.07.01
- 《表3 验证集基于深度学习的分类准确率(%)》2020.08.20
- 《表1 分类器的预性能：基于机器学习的光链路建立中的传输质量预测技术》2020.06.15
- 《表1 机器学习分类10折交叉验证预测结果》2020.08.01
- 《表1 积极评论准确率：一种融合情感规则与机器学习的情感分类方法》2020.06.30
- 《表1 1 机器学习算法对于链接预测的影响（分类结果融合）》2020.01.25
- 《表2 方案的分类准确率：基于机器学习的塑料分类回收预测系统》2020.03.25
- 《表1 方案结构：基于机器学习的塑料分类回收预测系统》2020.03.25
- 《表1 因子基本分类：基于机器学习的股票超额收益预测模型》2019.09.20
- 《表1 因子基本分类：基于机器学习的股票超额收益预测模型》2019.09.20
- 《表1 样本数据集大小：基于机器视觉与深度学习的医疗垃圾分类系统》2019.05.18
- 《表2 训练测试结果：基于机器视觉与深度学习的医疗垃圾分类系统》2019.05.18
- 《表2 用户类型分类表：机器学习算法信用风险预测模型》2019.02.20