文章目录一、特征转换概念二、分词2.1 分词2.2 Jieba分词2.2.1 jieba分词原理2.2.2 jieba分词使用三、特征转换 - 文本特征属性转换3.1 词袋法（BOW）3.2 词集法（SOW）3.3 TF-IDF3.3.1 TF-IDF 概念3.3.2 TF-IDF 计算3.3.3 TF-IDF 例子3.4 HashTF-IDF3.5 Scikit Text Feature Ex
<span style="font-size:10px; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255); font-weight: normal;">之前在斯坦福的机器视觉算法与应用课程上学了一些东西，并用matlab编程实现，没来得及整理，现在把它整理一下，出来的效果可能
文章目录立体匹配算法分类SURF特征点检测原理绘制关键点与KeyPoint类Surf特征点检测demo1Surf特征描述子计算与特征匹配（暴力匹配BFMatch）Surf特征点暴力匹配demo2快速近似最近邻逼近搜索函数库（FLANN）FLANN匹配demo3FLANN+SURFdemo4BF+SIFT特征匹配demo5寻找已知物体demo6ORB特征提取简介ORB + FLANN-LSH(位置
Oracle超大型数据库数据迁移方法论摘要：在实践中，一般将容量超过1T的数据库，称之为超大型数据库。在运营过程中，经常会遇到不同的需求，需要对这类数据库的数据进行迁移，该文根据日常运营实践，总结了对Oracle超大型数据库数据采用逻辑迁移的解决方案。关键词：数据库；逻辑；迁移；数据泵中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2016)30-0007-02通信企业为了支
7.第二类方法：特征选择特征选择法的基本假设是： 源域和目标域中均含有一部分公共的特征，在这部分公共的特征上，源领域和目标领域的数据分布是一致的。因此，此类方法的目标就是，通过机器学习方法，选择出这部分共享的特征，即可依据这些特征构建模型。核心方法: SCL(Structural Correspondence Learning):这个方法的目标就是我们说的，找到两个领域公共的那些特征。作者将这些公
本文多图，建议阅读5分钟本文重点介绍间隔泛化理论及其对抗学习算法。报告人简介：龙明盛，清华大学软件学院副教授，博士生导师，大数据系统软件国家工程实验室机器学习组组长。2008和2014年从清华大学获得学士和博士学位，2014-2015年在加州大学伯克利分校从事研究工作。研究领域涉及机器学习理论与算法，专注迁移学习、预测学习及其在非结构化数据识别与预测中的应用。以第一/通讯作者在CCF-A类期刊和会
特征准则区分性：不同类别模式在特征空间可分 不变性：同一类别模式在特征空间的变化（变化、形变、噪声） 选取区分性高、且同意一定不变性的特征特征生成的一些方法 1 时域、频域、视频联合 相关系数、FFT、DCT、Wavelet、Gabor 2 统计、结构、混合 直方图、属性-关系图 3 底层、中层、高层 颜色、梯度（Robert、Prewitt、Sobel、差分+平滑、HOG）、纹理（类Harr
特征点的匹配1. 概述 如何高效且准确的匹配出两个不同视角的图像中的同一个物体，是许多计算机视觉应用中的第一步。但基于像素的匹配肯定是不行的，因此要用特征点来进行匹配。就需要找出一种能够在相机进行移动和旋转（视角发生变化），仍然能够保持不变的特征，利用这些不变的特征来找出不同视角的图像中的同一个物体。计算机视觉的研究者们设计了许多更为稳定的的特征点，这些特征点不会随着相机的移动，旋转或者光照的变化
目录《基于深度学习的图像分类算法研究》引言随着计算机视觉技术的不断发展，图像分类已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。传统的基于手工特征的图像分类算法已经无法满足大规模、高维、复杂图像的分类需求，因此，基于深度学习的图像分类算法逐渐成为了当前人工智能领域的主流技术。本文将介绍一种基于深度学习的图像分类算法，以供参考和交流。背景介绍随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理已经成为了计算机视觉领域的
原创
2023-06-24 06:44:02
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1. 什么是迁移学习迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可
什么是迁移学习迁移学习(Transfer Learning) 是一种机器学习方法，就是把为任务A开发的模型作为初始点，重新使用在为任务B开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别
TradaBoost算法由来已久，现在也有各种针对算法的该进，本文只讨论最初的算法。1.迁移学习 传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上。典型的比如有监督学习，我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器，用于测试数据。但是在许多的情况下，这种同分布的假设并不满足，有时候我们的训练数据会期，而重新去标注新的数据又是十分昂贵的。这个时候如果丢
Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面本文是文献Image-to-image translation with conditional adversarial networks的笔记。Pix2Pix 基于 GAN 架构，利用成对的图片进行图像翻译，即输入为同一张图片的两种不同风格，可用于进行风格迁移。 本文目录Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面引言部分为什么要基
一. 概念与符号1.领域 领域是学习的主体，由数据和生成这些数据的概率分布构成。一个领域可以如下表示：D={X, Y, P(x,y)}
X:数据所处特征空间
Y:数据对应标签空间
P:概率分布2.迁移学习形式化定义 给定一个源域Ds和目标域Dt，迁移学习目标如下： （1）特征空间不同，Xs != Xt （2）标签空间不同，Ys != Yt （3）特征和类别空间相同、概率分布不同，Ps != Pt
什么是迁移学习 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有
文章目录Python机器学习从入门到高级：带你玩转特征转换（含详细代码）?1.min-max缩放?2.标准化缩放?3.归一化?4.生成多项式和交互特征?5.使用函数进行特征转换?6.处理异常值☘️7.将特征离散化上一章我们介绍了如何进行基本的数据清洗工作。加下来我们来看看如何进行特征转换，学统计学的小伙伴一定知道什么是标准化，这其实就是一种特征转换，在一些模型中，特征转换是有必要的。（例如某些神经
最近推导了一些机器学习入门的算法，老是搞那些数学知识，搞的自己都没信心和新区了。今天学着玩点有趣好玩的。图像的艺术风格迁移算法，算是一个简单有趣，而且一般人都能看得到效果的算法。图像艺术风格迁移，简单的理解，就是找一个照片作为内容，然后把这个照片换成梵高或者毕加索等制定的风格。关于图像艺术风格迁移的一些历史和知识，大家可以看看这篇文章：图像风格迁移(Neural Style)简史。思路风格迁移的大
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2023-08-21 19:54:01
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模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时，判断的依据就是图像特征。用提取的特征表示整幅图像内容，根据特征匹配或者分类图像目标。常见的特征提取算法主要分为以下3类：基于颜色特征：如颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量等；基于纹理特征：如Tamura纹理特征、自回归纹理模型、Gabor变换、小波变换、MPEG7边缘直方图等；基于形状特征：如傅立叶形状描述符、不变矩、小波轮廓描述符等；LBP特征提
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2023-07-24 18:57:06
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要任务，其目的是在图像或视频中检测出物体的位置和范围，为
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2023-07-01 06:15:11
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论文：Survey on semantic segmentation using deep learning techniques论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S092523121930181X
最近在了解语义分割相关方法，这篇综述原文十分的详细，将目前使用深度学习技术进行语义分割的主流方法分成10类进行阐述，
