本文主要记录使用sklearn库对数据集进行特征提取的相关操作，通过了解相关知识，运行已有的代码来进行新内容的学习pipelinepipeline主要用于连接多个estimators使之成为一个estimator，方便我们的构建更复杂的模型。 一般数据处理的流程如下： feature selection–normalization–classification 除了最后的classificatio
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2024-02-21 08:00:51
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乾明
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在训练机器学习模型时，找到合适的数据集一直是个棘手的问题。近日，亚马逊AWS高级技术顾问Will Badr介绍了8种寻找机器学习数据集的方法。通过这些方法，不仅能够找到大量的实验数据集及相关的描述和使用示例。在某些情况下，还会有用于训练数据集的算法代码。以下，就是他介绍的8种方法：1、Kaggle数据集 Kaggle的数据集中，包含了用于各种任务，不
数据集由数据对象组成，一个数据对象代表一个实体。数据对象又称样本、实例、数据点或对象。属性（attribute）是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。属性向量（或特征向量）是用来描述一个给定对象的一组属性。属性有不同类型：标称属性（nominal attribute）、二元属性（binary attribute）、序数属性（ordinal
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2024-09-22 14:45:05
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一、sklearn自带数据集的使用 1.导入鸢尾花数据集，查看你数据集的描述以及特征from sklearn.datasets import load_iris
def datasets_demo():
iris = load_iris()
print("鸢尾花数据集:\n",iris)
print("查看数据集描述:\n",iris["DESCR"])
pri
这个问题纠结了很久，其实是个很简单的问题，但是在链接OpenCV静态库的时候出现了一点小错误，所以一直没有成功在其它机器上正常运行。现在解决了，所以记录下来，让一些刚入门的兄弟能够不重蹈覆辙。为了讲述方便，先介绍一下运行环境：OpenCV2.0+vs2005，OpenCV2.0的安装路径为c:\opencv2.0。  
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2024-09-19 19:36:35
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全量item的高频 2gram / 3gram 都可以作为item的特征。
原创
2024-05-02 12:39:46
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文章目录一、SLAM传感器综述二、视觉类传感器（单目、双目、RGBD）1.基本知识2.成像原理3.坐标系的转变1.世界坐标系到相机坐标系2.帧坐标系到成像平面4.特征三、激光传感器1.原理和优势2.应用3.激光特征与匹配1.表面法向量2.法向量特征3.点特征直方图4.旋转图片4.激光点云匹配 一、SLAM传感器综述SLAM传感器分类 可见光类：相机（单目、双目） 不可见光类：激光（2D/3D）、
1. 发展在CTR预估中，Logistic Regression应该是最早被应用而且应用最广泛的模型了。输入是one-hot之后的特征，输出是点击广告的概率。对于类别型特征，one-hot之后，每一个取值都变成了一维新的特征。线性模型有一个致命的缺点：对于每一个维度特征权重的学习是独立的，很难有效的学习到组合特征的权重。为了解决这个问题，相继提出了改进模型Poly2和FM。Poly2又叫做degr
Torchvision 数据集 torchvision.datasets包含数据集：MNISTCOCO（用于图像标注和目标检测）（Captioning and Detection）LSUN ClassificationImageFolderImagenet-12CIFAR10 and CIFAR100STL10SVHNPhotoTourtorchvision.models包含预训练的模型结构：Al
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2023-10-16 07:14:30
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火焰数据集几何特征提取python
在处理火焰数据集时，几何特征提取成为关键的一步，涉及多种算法和技术。本文将详细介绍如何通过Python对火焰数据集进行几何特征提取的过程，涵盖多个方面的内容，从版本对比到生态扩展，确保全面性与技术细节完备。希望能够为你的项目提供一个全面的参考。
## 版本对比
在进行火焰数据几何特征提取时，我们需要思考使用的库版本。例如，`OpenCV`与`scikit-
尽力啦，码字好痛苦目录前言一、自定义数据集准备1.遥感分类数据集NWPU-PESISC452.重构数据集（1）原始数据集组织格式（2）数据集划分（3）划分结果二、预训练1.配置文件2.终端命令3.损失可视化三、fine-tune1、运行训练配置文件2、使用验证集验证结果四、结果1、混淆矩阵2、分类结果 3、可视化重建结果 4、特征空间分析（tsne）前言初次运行自监督学习相关的
导入葡萄酒数据： 运行结果： 划分训练集和测试集： 我们可以使用 sklearn.model_selection 中的 train_test_split 划分数据，test_size用来设置测试数据的比例，random_state用来 设置随机数是否保持一致。 这里如果你用的是 sklearn.cr
原创
2021-05-26 21:44:51
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火焰特征提取（1）相关性 在火焰序列图像中，火焰区域在几何上具有连续性，在时间上具有相关性。相邻两帧之间的相关性一般都比较大。相关性反映两窗口内图象强度分布的表面起伏特征是否相似。由于火焰的无规则运动，致使相邻两帧图像中火焰区域的相关性在一定范围内波动。式为相关性系数计算公式。相关性可排除颜色均匀的干扰物，如红色衣服的晃动等。 其中r表示两幅图像的相关性，A拔和B拔表示亮度均值。Amn和Bmn表示
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2023-11-14 09:26:55
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一、鸢尾花数据集（Iris） Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线
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2023-11-06 19:02:39
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一、用户—电影评分矩阵在推荐系统中，最常见的任务就是预测用户对物品（这里是电影）的评分。我们通常会用一个 用户—电影评分矩阵 来表示数据：行代表不同的电影列代表不同的用户矩阵中的值就是用户给电影的评分（比如 1 到 5 星）在图示的例子中：有 4 个用户（Alice、Bob、Carol、Dave），记作 nu=4有 5 部电影（如 Love at last、Roman
图像特征描述图像特征是一幅图像区别于另一幅图像的最基本特征，是其可以作为欸标志性的属性。 图像特征分为两大类:自然特征：图像本身都具有内在的图像特征（如图像的大小、颜色、轮廓、边缘、纹理等）人为特征：便于对图像进行分析和处理，后期挖掘出来的人人定的图像特征，（如灰度直方图、矩特征、熵等）图像的特征提取：对图像中的信息进行分析和处理，将其中不易受随机因素干扰的，具有标志性的信息作为该图像的特征信息提
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2024-09-25 20:06:53
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GetRecordCount的使用问题在技术社区里也讨论很多次，一般的建议都是尽量不使用这个函数，要使用也是先通过循环MoveFirst、MoveNext遍历后在使用。但是这样感觉很麻烦也不是很安全，因为如果没有记录很难保证MoveFirst不抛出异常，当然也可以使用try{...}、catch(_com_err
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2024-03-18 20:15:42
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KDD99是一个用来从正常连接中监测非正常连接的数据集。产出于1999年Thrid International Knowlegde Discovery and Data Mining Tools Competition，其目的是建立一个稳定的的入侵检测系统。 KDD99包含了置入攻击的军事网络环境中 ...
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2021-09-05 11:17:00
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一、 关联规则挖掘简介、二、 数据集 与 事物 ( Transaction ) 概念、三、项 ( Item ) 概念、四、项集 ( Item Set ) 概念、五、频繁项集、六、数据集、事物、项、项集合、项集 示例、
原创
2022-03-08 15:29:38
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看到这道汉诺双塔问题，我们首先应该理解一下汉诺(单)塔问题。首先来看几个动画，三层的汉诺塔你总该会玩吧！最少需要7步。那接下来我们看看四层的，看完过后你会不会有这样的感受，这不就是先移动一个三层塔，之后把第四层底座的移动过去，再把三层塔移动到第四层的底座上面吗，如果你发现了，那么说明你已经初步掌握了汉诺塔的规律。这时，我们可以得到一个递推式：a[4] = a[3]+1+a[3];a[4] = 7+
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2024-05-05 14:16:56
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