# 机器学习中的JSON数据特征提取：科普与实践
在当今数据驱动的世界中，机器学习已成为一种强大的工具，用于从大量数据中提取有价值的信息。JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，广泛用于存储和传输数据。本文将介绍如何在机器学习项目中提取JSON数据的特征，并提供一些实用的代码示例。
## 理解JSON数据
JSON数据通常以键值对的形式组
原创
2024-07-24 10:20:09
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HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,）特征是一种全局图像特征描述子。 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行...
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2017-03-16 15:32:00
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java是一个面向对象语言，在我们学习中会有几个特征，一般会认为是封装，继承，多态；但是有的又认为抽象，继承，多态；我就简单列出这几个。封装在面向对象程式设计方法中，封装（英语：Encapsulation）是指一种将抽象性函式接口的实现细节部份包装、隐藏起来的方法。 封装可以被认为是一个保护屏障，防止该类的代码和数据被外部类定义的代码随机访问。 要访问该类的代码和数据，必须通过严格的接口控制。 封
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2023-08-17 00:31:06
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虽然现在深度学习非常火，端到端的方法更加是非常流行，虽然在这些方法中特征工程显得没有那么重要，但是如果把特征理解成先验知识的话，如何在各自的任务将先验知识编码进去，现在仍然是一个比较火的问题。但是对于传统的机器学习来说，特征工程可能是整个系统最最重要的部分。好的特征工程直接决定最后系统的效果，那么所说的特征到底是什么呢？特征其实是对一个事物的客观属性描述！！这里我说一点自己的理解用于备忘。假如我们
原创
2020-11-24 15:54:14
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原文链接：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531#comments 这个特征或许对三维图像特征提取有很大作用.文章有修改，如有疑问，请拜访原作者。 LBP（Loca...
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2014-06-26 10:52:00
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一、Brief算法1、基本原理BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》的文章中提出，Brief为特征描述子，对已检测到的特征点进行描述，是一种二进制编码描述子，摒弃了区域灰度直方图描述特征点的传统方法，加快特征描述子建立速度，降低特征匹配时间。因为需要事先得到特征点的位置，可以利用Fast特征点检测算
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2024-04-04 06:51:38
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这个例子展示了如何用JSON数据创建多级表格。多级表格的url中传递的是行的id字段。假如我们需要给多级表格的url传递其他的参数，那么我们可以构建一个参数数组作为表格发送数据的一部分。例如:如果我们要传递一个日期参数，我们传递的多级表格的结构可以这样做:…subGridModel: [{ name : [‘No’,‘Item’,‘Qty’,‘Unit’,‘Line Total’],w...
原创
2022-03-24 17:14:36
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这个例子展示了如何用JSON数据创建多级表格。多级表格的url中传递的是行的id字段。假如我们需要给多级表格的url传递其他的参数，那么我们可以构建一个参数数组作为表格发送数据的一部分。例如:如果我们要传递一个日期参数，我们传递的多级表格的结构可以这样做:…subGridModel: [{ name : [‘No’,‘Item’,‘Qty’,‘Unit’,‘Line Total’],w...
原创
2021-07-07 16:12:54
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研究图像分类，在图像特征提取方面想做一些工作，从特征融合入手，特征融合手段主要分为前期融合与后期融合两种。前期融合： 后期融合：在看文章《On Feature Combination for Multiclass Object Classification》时，后期融合方法（MKL）时发现这两篇文章，很有启发：一、多核学习在图像分类中的应用  
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2024-08-23 18:42:13
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特征维度计算@[TOC](特征维度计算) HOG颜色直方图 Gabor欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLo
知乎特征选择：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32749489
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2022-09-27 09:24:30
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人工图像特征（局部/全局）一、全局图像特征全局图像特征是指能表示整幅图像上的特征，全局特征是相对于图像局部特征而言的，用于描述图像或目标的颜色和形状等整体特征。全局特征是指图像的整体属性，常见的全局特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征，比如强度直方图等。由于是像素级的低层可视特征，因此，全局特征具有良好的不变性、计算简单、表示直观等特点，但特征维数高、计算量大是其致命弱点。此外，全局特征描述不适用
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2024-09-17 13:27:38
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特征融合的作用与手段特征融合有什么用？ 特征融合是一种机器学习技术，它的主要目的是将来自多个不同源的特征（或特征提取器）合并为一个更好的特征表示，以提高模型的性能。 以下是特征融合的几个用途： 1.提高分类准确率：通过将不同的特征组合在一起，可以提高模型的分类准确率。例如，在计算机视觉中，可以将图像的颜色特征和纹理特征融合在一起，以获得更好的分类结果。 2.提高模型的鲁棒性：使用多个特征可以使模型
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2023-09-28 10:04:49
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特征选择特征选择是特征工程中的重要问题（另一个重要的问题是特征提取），坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的地位。通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法有以下： 1. 计算每一个特征与响应变量的相关性：工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能
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2024-07-31 11:25:01
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人工智能AI与大数据技术实战 公众号： weic2c特征匹配（Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建，物体识别，...
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2021-10-26 11:09:07
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广告投放
原创
2022-04-07 16:24:39
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①信息必须依附于载体；信息与载体的关系。
②信息的可传递性；信息在空间的传递成为通信。信息在时间上的传递称为信息存储。
③信息的可共享性；
④信息的可处理性；1
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精选
2011-06-14 10:51:14
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一定要去理解真正的并发和异步是什么感觉，之后学习信号
原创
2022-09-28 10:57:18
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OS的并发和异步正是由于进程的并发性和令。
原创
2022-09-28 10:57:32
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云原生云原生定义使用一些技术帮助用户在公有云、私有云、混合云等动态环境下，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。使用这些技术能够构建容错性号、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，能够很轻松地对系统做出频繁和可预测的重大变更。云原生优势：基础设施标准化资源使用率高IT资源管理容易安全程度高云原生特征基准代码：一套代码。多
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2023-09-25 20:45:05
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