-
GitHubClassroom中创建的项目：随机森林图像MATLAB代码——项目2——预测建模小组3
资源介绍
随机森林图像matlab代码狗还是猫？
任期：2018年Spring
项目名称：图像分类：狗还是猫？
团队人数：3
团队成员：Alek
Anichowski，Sophie
Beiers，Mingyue
Kong，Yun
Li，Keith
Rodriguez
项目摘要：我们为猫和狗的图像创建了分类引擎。
我们的基准模型是使用SIFT功能的GBM模型，该模型在测试试验中预测的准确率为72％，但是我们最终考虑了随机森林，逻辑回归，神经网络和SVM模型。
最后，我们最先进的模型是随机森林，逻辑回归和SVM的组合，该模型使用多数投票来预测猫和狗。
当给定一组全新的测试图像时，我们的模型正确预测猫和狗的比率为75％。
要重现我们的代码，请转到。
有关我们的项目步骤和代码的可读版本，请转至。
贡献声明：Alek开发了SIFT功能，创建了神经网络模型，对main.Rmd进行了处理，组合了模型以获得最终模型，清理了代码并进行了介绍。
Sophie开发了HOG功能，并针对所有功能组合训练了随机森林模型，并在main.Rmd上进行了工作，编写了README.md文件并进行了介绍。
Yun提取了颜色特征，并开