文章目录前言一、CountVectorizer使用举例1.sklearn官网API2.CountVectorizer()提取英文文本举例代码如下(默认参数)：设置一下停用词stop_words(以list的方式把想停用的词给放进去)2.CountVectorizer()提取中文文本不合适总结 前言文本特征提取CountVectorizer属于机器学习特征工程中特征提取的一个tip，如果我们对一篇
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2024-04-21 19:09:31
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决策树算法之特征工程-特征提取什么是特征提取呢？ 【把数据转化为机器更加容易识别的数据】1 特征提取1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction2
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2024-04-01 20:14:20
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整理的人脸系列学习经验：包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取等过程总结，有需要的可以参考，仅供学习，请勿盗用。MobileFaceNets解读论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1804/1804.07573.pdfgithub mobilefacenet-caffe:https://github.com/KaleidoZhou
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2024-06-27 09:04:02
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在上一篇博客中，我们首先讨论了论文以及产品手册中常见的曲线图的大致分类，并分析了每类图片的特点。以此为基准，我们将这些图片分为两类处理。对于第一类图片，由于曲线变化较为简单，在曲线上所需提取的数据点数量较少，我们讨论了一种简单直接的数据提取办法，并展示了其程序示例。 而对于变化趋势更复杂的曲线，或者数据点数量要求高的曲线；我们则需要考虑一种更为自动化的数据提取方式。 本篇博客，我们将首先从上文所述
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2024-06-03 13:48:53
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文章目录1 定义2. 字典特征提取API3. 字典特征提取案例：1.实现效果：2.实现代
原创
2023-01-09 17:08:53
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概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
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2024-02-28 20:50:12
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一、引言图像特征不论是对传统的图像处理，还是机器学习，都具有不可替代的地位和作用。图像特征其实就是可以用来刻画图像的像素集，这些像素和周围像素的变化幅度比较大。例如当你 走在路上遇到了一个熟人，你是如何判断对方是你的熟人呢？其实在很多情况下你是看脸的，对，就是看脸，看脸的轮廓、鼻子、眼睛等，而这些信息就是图像的特征，也称为图像的边缘特征。这些所谓的变化幅度比较大的像素，其实也就是变化率的绝对值比较
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2024-10-03 11:47:51
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特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说，特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征，去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍，可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA)，主要基于Fisher Discriminant Analysis with Kernals[
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2024-01-13 22:43:19
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类别可分离性判据特征提取与选择的共同任务是找到一组对分类最有效的特征，有时需要一定的定量准则（或称判据）来衡量特征对分类系统（分类器）分类的有效性。换言之，在从高维的测量空间到低维的特征空间的映射变换中，存在多种可能性，到底哪一种映射变换对分类最有效，需要一个比较标准。此外，选出低维特征后，其组合的可能性也不是唯一的，故还需要一个比较准则来评定哪一种组合最有利于分类。 1．可分离性判据满足的条件 从理论上讲，可以用分类系统的错误概率作为判据，选取分类系统错误（概）率最小的一组特征作为最佳特征。但在实践中；由于类条件分布密度经常是未知的，且即使已知其分布但难于用计算机实现。因此，要研究实用的判据
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2012-03-11 22:30:00
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首先必须知道什么是特征工程什么是特征工程特征工程是通过对原始数据的处理和加工，将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程，属性是数据本身具有的维度，特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性，通常是通过属性的计算，组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言，好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础那么如何提取好的特征将是本文主要内容我们将简要介绍一
原创
2021-03-04 15:09:53
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目 录前 言基于颜色的特征提取（1）颜色空间（2）直方图以及特征提取基于纹理的特征提取（1）灰度共生矩阵（2）tamura纹理基于深度神经网络的图像处理 前 言 图像特征提取属于图像分析的范畴， 是数字图像处理的高级阶段。本文将从理论上介绍对图片进行特征提取的几大角度，这将为后续对图片的向量化表示提供理论支撑~ 特征是某一类对象区别于其他类对象的相应
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2024-01-18 21:50:42
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什么是特征提取呢？ 1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为
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2024-01-05 16:10:58
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HOGHOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征.1.将图像分块: 以Block 为单位, 每个Block以一定的
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2023-10-16 18:29:00
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4.1 Feature Extractorclass radiomics.featureextractor.RadiomicsFeaturesExtractor(*args, **kwargs)特征抽取器是一个封装的类，用于计算影像组学特征。大量设置可用于个性化特征抽取，包括：需要抽取的特征类别及其对应特征；需要使用的图像类别（原始图像/或衍生图像）；需要进行什么样的预处理
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2023-10-11 10:03:00
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titching模块中对特征提取的封装解析（以ORB特性为例）
OpenCV中Stitching模块（图像拼接模块）的拼接过程可以用PipeLine来进行描述，是一个比较复杂的过程。在这个过程中，特征提取是重要的一个部分。由于OpenCV发展到了3.X以后，Stitching模块的相关函数进行了重新封装，所以对于学习研究造成了一定困难。这里通过解析代
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2024-06-07 09:12:27
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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。它的主要特点有操作简单、高效的数据挖掘和数据分析、无访问限制、在任何情况下可重新使用、建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上、使用商业开源协议--BSD许可证等。scikit-learn的基本功能主要被分为
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2024-06-06 21:43:12
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图像特征按性质分有颜色，纹理，形状，空间关系，边缘，角点，区域，脊等。通常人的视觉是先从形状，区域和颜色纹理边缘特征快速判断目标，然后再从脊，角点细节上分析判断目标，如果还分析不出，就会动用大脑从空间关系特征进行综合分析。如果关注某个目标，则会以背景，颜色，纹理，形状，区域等特征过滤环境中的干扰目标区域，直接提取相关目标进行特征分析。从形状，区域，颜色，边缘等外部特征快速识别目标，一般采用提取图像
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2024-01-05 14:49:46
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本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇，主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。
In [1]:
# 带TF-IDF权重的扩展词库
# 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现。然而与单词的顺序、频率无关。然后词的频率对文档更有意义。因此本文将词频加入特征向量
In [2]:
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2023-11-23 22:51:20
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特征工程：特征提取前言1. 特征提取1.1 定义1.2 特征提取API2. 字典特征提取2.1 应用2.2 流程分析2.3 总结3. 文本特征提取3.1 应用3.2 流程分析3.3 jieba分词处理3.4 案例分析3.5 Tf-idf文本特征提取3.5.1 公式3.5.2 案例3.6 Tf-idf的重要性4. 小结 前言学习目标了解什么是特征提取知道字典特征提取操作流程知道文本特征提取操作流程
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2023-11-20 10:02:31
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介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。这种办法确实也能有效地表达出图片之上的各种维度特征，但却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达
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2023-11-24 22:31:12
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