任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。特征工程具有强大的潜力，但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程。Prateek Joshi，是一名数据科学家，花了不少时间研究多种特征，并从不同角度分析其可行性。现在，整个特征工程过程可实现自动化，他将通过这篇文章进行详细介绍。下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任
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2018-10-02 21:57:00
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# 用PyTorch实现Haar特征的指南
Haar特征是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取方法，广泛应用于人脸检测等任务。本文将引导你一步一步地用PyTorch实现Haar特征提取，旨在帮助刚入行的小白开发者掌握基本技术。
## 实现流程
我们将整个实现过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-09-24 03:58:32
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HTK特征提取工具HCopy主要调用了HParm.c和HSigP.c这两个C文件里面的函数来实现了原始波形信号到MFCC的转换。特征提取的数据全部放在内存中处理，函数调用过程如下：main()->OpenSpeechFile->OpenParmFile->OpenBuffer->OpenAsChannel->FillBufFromChannel->GetFram
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2024-01-02 10:14:52
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Viola-Jones人脸检测算法是第一个实时的人脸检测算法。其影响力就不用多说了，即便是现在，该算法的应用仍然非常广泛。众所周知，Viola-Jones算法分为三个部分，Harr特征和积分图，特征选择的AdaptBoost以及用于训练的Cascade模型。对于Cascade模型，它更多的表示的是一种Strategy，这可以当作一个另外的类别了，这个类别可以看作算法的一种“细节”处理，不同的人对其
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原创
2015-04-01 11:33:54
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tf.gather_nd 函数对应的pytorch函数1. 简单介绍2. 步入正题2.1 tensorflow tf.gather_nd()2.2 pytorch框架手动实现gather_nd()函数3. 重点之处==pytorch实现== tf.gather_nd()函数4.上文中第二节中 tuple_tensor()函数总结 1. 简单介绍从一开始学习的是【python】中的pytorch框
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2023-10-02 06:27:09
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本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测，这两部分构成了一个简单的完整项目。结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果。 下面从特征工程开始讲述。二、特征工程 特征工程包括的内容很多，有特征清洗，预处理，监控等，而预处理根据单一特征或多特征又分很多种方法，如归一化，降维，特征选择，特征筛选等等。这么多的方法，为的是什么呢？其目的是让这些特征更友好的作为模型
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2024-05-18 08:47:33
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创造新的特征是一件十分困难的事情，需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。——Andrew Ng业内常说数据决定了模型效果上限，而机器学习算法是通过数据特征做出预测的，好的特征可以显著地提升模型效果。这意味着通过特征生成（即从数据设计加工出模型可用特征），是特征工程相当关键的一步。本文从特征生成作用、特征生成的方法（人工设计、自动化特征生成）展开阐述并附上代码。1 特
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2024-06-19 10:44:02
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# Python中的Harr小波变换
## 什么是小波变换？
小波变换（Wavelet Transform）是一种数学变换方法，它可以将信号分解成不同频率的小波分量。与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时频局部性，可以更好地描述信号的短时性质。在信号处理、图像处理等领域中，小波变换被广泛应用。
## Harr小波变换概述
Harr小波变换（Haar Wavelet Transform）是小
原创
2023-07-17 07:22:08
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CNN中卷积和池化操作后的特征图大小计算方法一、卷积操作二、池化操作三、实战3.1.卷积计算例13.2.卷积计算例23.3.池化操作例1 特别的： 当计算尺寸不被整除时，卷积向下取整，池化向上取整。（只在GoogLeNet中遇到过。） 一般的： 卷积池化均向下取整 一、卷积操作假设： 设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，填充为P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN,计
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2023-11-26 14:04:09
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Haar特征与积分图1. Adaboost方法的引入1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Ada
原创
2022-01-13 11:12:42
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第八章复杂网络的谱
复杂网络结构矩阵的特征值和特征向量揭示了网络拓扑及其整体行为的信息。这些矩阵可以是表示复杂网络的图的邻接矩阵，权重矩阵，拉普拉斯矩阵或随机游走矩阵等。例如拉普拉斯矩阵的特征分解有助于识别社交网络中的社区（聚类）。此外，各个复杂网络模型的谱密度遵循特定分布模式，因此可以用于网络分类。
1.图谱对应图结构矩阵的特征值的集合。图谱高度依赖于矩阵的形式，因此根据所选择的结构矩阵，我们可
# 用Python绘制特征图的完整指南
在机器学习和深度学习中，特征图（Feature Map）是神经网络在处理数据时生成的重要输出之一。特征图可以帮助我们可视化模型在处理数据时的行为和决策过程。本文将教你如何使用Python绘制特征图，适合刚入行的小白。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
PCA特征脸python实现PCA原理PCA全名为主成分分析，其主要目的就是寻找一个矩阵，然后把原来的一组带有相关性的矩阵映射到寻找到的那个矩阵中，达到降维的目的。一般的，如果我们有M个N维向量，想将其变换为由R个N维向量表示的新空间中，那么首先将R个基按行组成矩阵A，然后将向量按列组成矩阵B，那么两矩阵的乘积AB就是变换结果，其中AB的第m列为A中第m列变换后的结果。 这句话就相当于找到了一个R
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2023-12-18 14:22:16
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1.什么是特征?以存储在SQL数据库表中的数据为例。表由行和列组成，表中包含整形数据、字符串数据、日期字段等。现在我们要想对日期列进行一些分析，但是它并没有直接的应用价值。所以，首先编写一个程序（或脚本）来提取任意特定的日期，并创建带有该信息的单独列。现在将七天（星期一...星期日）存储在一个新项目中。然后创建一个项目来检查某一天是周末还是工作日。创建另一个字段is_weekend，如果那天是周末
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2023-08-23 13:09:20
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机器学习开发流程概括 数据预处理：在python中使用pandas库，如：缺失值、异常值等的数据清洗、数据处理Pandas数据处理：特征工程概括特征工程：是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征值（自变量）能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。python的sklearn库，对于特征工程的处理提供了强大的接口特征工程主要包含的内容：特征抽取/提取：将任意数据（文本、图像等）转化为可以用作机器学
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2023-11-21 15:06:47
29阅读
作者：George Seif
开篇先说，IEEE Spectrum 于9月6日发布了2019年最受欢迎的编程语言排名， 无疑Python蝉联第一，
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2024-07-31 18:01:20
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# Python 实现连续小波变换（Haar）
连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）是一种强大的信号处理工具，能够在不同的频率尺度下分析信号。Haar小波是最简单的离散小波之一，非常适合初学者理解小波变换的概念。本文将指导你通过Python实现Haar小波的连续小波变换。
## 流程概述
在进行CWT之前，我们首先需要明确整个实现流程，以下是步骤
原创
2024-10-17 14:13:18
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任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。特征工程具有强大的潜力，但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程。Prateek Joshi，是一名数据科学家，花了不少时间研究多种特征，并从不同角度分析其可行性。现在，整个特征工程过程可实现自动化，他将通过这篇文章进行详细介绍。下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任
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2024-07-31 18:28:28
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概述所说高级特性包括切片、迭代、列表生成式、迭代器、生成器。切片Python学习一(基础)中列表和元组的基本操作已经介绍，但如果要取得list或tuple的指定位置的部分元素。Python提供了切片(Slice)操作符。列表L：L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']取前三个元素：L[0:3]['Michael', 'Sarah', 'Tra
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2023-12-22 05:54:20
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