一、 特征描述子（descriptor）二、表示1. 边界追踪2. 链码三、边界描述子1. 一些简单描述子2. 形状数3. 傅里叶描述子4. 统计矩四、区域描述子1. 一些简单的描述子2. 拓扑描述子3. 纹理五、SIFT（未完，待续） 一、 特征描述子（descriptor） 分割后的像素集经常以一种适合于计算机进一步处理
cs231n （一）神经网络介绍标签（空格分隔）： 神经网络 文章目录cs231n （一）神经网络介绍同类文章0.介绍图像分类1.最近邻分类器2.K-近邻分类器（[其他分类器][10]）3.超参数调整的验证集4.最近邻分类器优缺点5.总结转载和疑问声明我祝各位帅哥，和美女，你们永远十八岁，嗨嘿嘿~~~ 同类文章cs231n （一）图像分类识别讲了KNNcs231n （二）讲了线性分类器：SVM和S
做上面这些事情是有两个阶段的，一个是采集之前，一个是采集之后，如果在采集之前重新定义标签没生效，那么可以使用采集之后的标签
去年秋天，Twitter 引入了一个新标签，允许“好的机器人”（good bots）在其服务中识别自己。在经过部分用户测试之后，“good bot”标签现在向所有自动账户持有人公开提供。虽然“bot”（机器人）这个词往往有负面的含义，但 Twitter 注意到也有一些有用的机器人，它们自动在 Twitter 上发布有用的信息，如 COVID-19 的更新、地震警报、在国会提出的法案等等。与测试期间
Natural Language Processing NLP自然语言处理- 概念理解将NLP的概念分为 自然语言 + 处理自然语言处理因此自然语言处理，简单来说即是计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。正如机械解放人类的双手一样，自然语言处理的目的在于用计算机代替人工来处理大规模的自然语言信息。
2019年第 11 篇文章，总第 35 篇文章机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目(二)上一篇机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一)介绍了开始一个机器学习项目需要明确的问题，比如当前任务属于有监督还是无监督学习问题，然后性能指标需要选择什么，常用的分类和回归损失函数有哪些，以及实际开发中需要明确系统的输入输出接口问题。第二篇，会...
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2021-09-08 13:08:11
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概要由于我自己的项目缺少合适的数据集，所以我需要自己制作数据集，即我需要自己完成从用摄像头录制视频到制作图片数据集的整个过程。上一篇博客记录了我将视频数据剪辑为图片数据的过程。这一片博客旨在记录我为图片制作标签txt文件的过程。因为只是第一次简单的尝试，所以只记录了简单的0，1标签我制作的标签txt文件：（图片文件夹/图片名+标签（0/1））一、图片分好文件夹很重要要想对不同类型的图片打上不同的标
简介 今天推荐一个有趣的项目pySLAM，该用项目用python实现SLAM、VO、关键帧、BA、特征匹配等功能。最重要的是该项目集成了多种近几年主流的深度学习特征点+描述子，该项目可以比较轻松的利用现有的深度学习特征测试SLAM/VO的性能。感兴趣的同学可以尝试下这个项目，关注本号后台回复pyslam查看源代码，另外博客地址[1]目前已支持下述特征检测器：FAST[2]Good features
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2022-10-11 19:56:54
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# 机器学习特征构造方案
## 介绍
在机器学习中，特征构造是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们提取数据中的有用信息，从而改善机器学习算法的性能。特征构造可以基于原始数据的基本特征，也可以基于原始特征的组合、变换和衍生。
在本方案中，我们将使用一个具体的问题来说明如何进行特征构造。我们的问题是预测房屋的价格，我们将使用来自加利福尼亚州的房屋数据集。
## 步骤
### 1. 数据准备
首先
# 使用jQuery批量获取标签集合
在Web开发中，经常会遇到需要对多个标签进行操作的情况，例如批量修改样式、添加事件等。而使用jQuery可以非常方便地批量获取标签集合，从而简化代码的编写和管理。
## 什么是jQuery
jQuery是一个快速、简洁的JavaScript库，可以简化HTML文档的遍历、操作、事件处理以及动画效果。它被广泛应用于Web开发中，是最流行的JavaScrip
# 机器学习在时间序列数据集构建中的应用
时间序列分析是机器学习中的一个重要主题，广泛应用于金融、气象、生产等领域。构建适合于时间序列分析的数据集是实现有效模型的关键。本文将探讨如何构建时间序列数据集，并提供相应的代码示例。
## 一、了解时间序列数据
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据点，通常用于分析随时间变化的趋势、季节性和周期性特征。例如，股票价格、天气温度、销售额等均为时间序列数据
单纯的调库，没有原理和数学推导。。。数据降维1、特征选择
2、主成分分析特征选择特征选择的原因：冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声：部分特征对预测结果有负影响特征选择是什么？特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。主要方法（三大武器）：Filter
在机器学习和数据科学领域中，特征工程是提取、转换和选择原始数据以创建更具信息价值的特征的过程。假设拿到一份数据集之后，如何逐步完成特征工程呢？步骤1：特性类型分析不同类型的特征包含的信息不同的，首先需要按照赛题字段的说明去对每个字段的类型进行区分。下面是对不同类型的特征进行编码和操作的方法，
# 使用Python获取网页中的div标签集合
在现代网络开发中，网页数据抓取是一个频繁使用的技术，程序员使用这种方式来收集信息。Python作为一种简洁而强大的编程语言，提供了多种库来实现网页抓取功能。本文将以如何获取网页中的div标签集合为例，带你深入了解这一技术。
## 1. 准备工作
在开始之前，需要确保你的系统已经安装了以下Python库：
- `requests`: 用于发送H
目录0引言本文结构理论公式1、几何分布2、负二项分布3、帕斯卡分布4、泊松分布5、 参考链接 0引言本文结构在文章统计学基础——负二项分布的数字特征1中介绍了负二项分布，在博客2中介绍了离散分布的数字特征。 本文计算一些离散分布的：密度函数、分布函数、均值、方差、偏度、峰度、特征函数、矩母函数理论公式为了方便先给出计算公式：– 密度函数:– 分布函数：– 期望：– 方差：– 特征函数：– 矩母函
引子这一篇关于机器自然语言应用和特征工程结合的文章，目的在于探讨特征工程的另一种可能性——解决特征稀疏或数据和模型异构场景下一种通用的解决方案。一种大大降低模型开发及数仓建设人力成本，同时提高模型精度的解决方案。 在机器学习科研领域中，往往可以看到的是在规整及缺失率低特征的数据集下，固定的生产线解决一个特定的问题。
原创
2022-04-02 14:14:00
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# 机器学习标签：一个简单的分类器实现
## 引言
在现代社会中，机器学习是一项非常重要的技术，它可以帮助我们解决各种各样的问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。而机器学习算法是机器学习的核心，它通过从数据中学习模式和规律，以便进行预测和决策。在本文中，我们将介绍一个简单的机器学习算法——分类器，并用Python编写代码来实现它。
## 什么是分类器
分类器是机器学习算法中的一种，它
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2023-08-18 04:53:22
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Trait是自 PHP 5.4.0 起添加的一个新特性，是 PHP 多重继承的一种解决方案。例如，需要同时继承两个 Abstract Class， 这将会是件很麻烦的事情，Trait 就是为了解决这个问题。下面是一个例子，类Demo同时继承了Test1、Test2：<?php
trait Test1{
public function add($a, $b){
echo
今天给各位小伙伴带来的是sklearn库中的用于特征选择的函数，根据不同的需求，选择不同的特征选择方法。小编在这里总结了常用的几种特征选择方法函数及其用法，大家快快收藏起来吧！特征选择篇1、方差选择法使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。函数：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold用法：from
引子这一篇关于机器自然语言应用和特征工程结合的文章，目的在于探讨特征工程的另一种可能性——解决特征稀疏或数据和模型异构场景下一种通用的解决方案。一种大大降低模型开发及数仓建设人力成本，同时提高模型精度的解决方案。在机器学习科研领域中，往往可以看到的是在规整及缺失率低特征的数据集下，固定的生产线解决一个特定的问题。而工业和现实场景中，用户的信息往往是极度稀疏的： 1.企业的目标用户的静态特征可能是
原创
2021-05-07 17:06:04
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