12、机器学习算法在作物产量预测中的应用

机器学习算法在作物产量预测中的应用

1. 机器学习算法概述

在机器学习领域，有多种算法可用于不同的任务，其中一些在作物产量预测中具有重要应用。

1.1 支持向量机（SVM）

SVM 是一种监督学习算法，可用于数据分类。例如，在某些情况下，存在许多线（当只有两个输入特征时，超平面为一条线）可以分割数据点，实现对不同类别（如红色和蓝色圆圈）的分类。Mekni 等人使用 SVM 算法对新型 SARS - CoV - 2 主要蛋白酶抑制剂的潜在优先级进行排序。

1.2 神经网络模型

神经网络（NN）是一种人工智能技术，属于机器学习的范畴，特别是深度学习的一个分支。它允许计算机像人类大脑一样解释数据，通过将相互连接的节点或神经元组织成类似人类大脑的分层结构，创建一个自适应系统，使计算机能够从错误中学习并逐步提高性能。以下是神经网络的一些常见类型和应用：
- 自然语言处理（NLP） ：NLP 能够以模仿人类语言理解的方式分析人类生成的文本。神经网络在其中起着关键作用，使计算机能够从文本数据中提取见解和理解。其实际应用包括：
- 增强自动虚拟代理和聊天机器人的功能。
- 自动组织和分类文本内容。
- 实现对大型文档（如电子邮件和表单）的商业智能分析。
- 索引表达态度的关键词，如社交媒体上的正面和负面评论。
- 生成特定主题的文档摘要和文章。
- 计算机视觉 ：计算机视觉指计算机从图像和视频中提取信息并理解视觉内容的能力。借助神经网络，计算机现在能够像人类一样区分和分类图片。其实际应用包括：