门户网站框架下载,广告网页设计培训轻松学,现在北京能不能去,爱心助学网站建设作者：CSDN @ _养乐多_
对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签 ，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。
本文将介绍在Google…作者：CSDN @ _养乐多_
对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签 ，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。
本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行最小距离回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，训练和应用回归模型，优化回归算法的参数（绘制最优参数分布图）等步骤的方法和代码。 文章目录 一、最小距离分类器参数详解二、完整代码链接三、完整代码 一、最小距离分类器参数详解
下面是对 ee.Classifier.minimumDistance(metric, kNearest) 构造函数的详细解释，使用表格格式进行展示：
