#中文分词
def cut_word(text):
text=" ".join(list(jieba.cut(text)))
return text
#中文文本的特征提取
def count_chinese_dome():
data=["10艘中俄军舰穿过津轻海峡，这一举措合乎国际法，无可指摘，却引起日本国内“异样反应”。"
"19日，日本内阁官房
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2023-06-19 10:21:08
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这一部分我们主要介绍和特征处理相关的算法，大体分为以下三类：特征抽取：从原始数据中抽取特征特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改特征选取：从大规模特征集中选取一个子集特征提取TF-IDF (HashingTF and IDF)“词频－逆向文件频率”(TF-IDF)是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。 词语由t表示，文档由d表示，语料库由D
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2024-07-31 12:13:39
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文章目录一、字典特征抽取二、文本特征数值的统计英文文本中文文本Tf-idf 一、字典特征抽取使用到的APIDictVectorizer(sparse=True)from sklearn.feature_extraction import DictVectorizersparse默认是True，返回一个稀疏矩阵。 该api作用是对数据生成一个one-hot编码. 下面用一个例子来看下api具体的用
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2023-09-02 14:34:01
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文本提取及文本向量化词频和所谓的Tf-idf是传统自然语言处理中常用的两个文本特征。以词频特征和Tf-idf特征为基础，可以将一段文本表示成一个向量。将多个文本向量化后，然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签，比如新闻类、军事类、财经类等等，那么还可以用它们来训练一个分类模型，用于对未知文本进行标签预测。词频将文本中每个词出现的次数按一定的
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2023-08-30 22:27:39
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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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英文文本特征提取 方法步
原创
2022-09-13 12:45:58
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字典特征抽取作用：对字典数据进行特征值化类：sklearn.feature_extraction.DictVectorizerDictVectorizer 语
原创
2022-06-01 18:35:57
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本特征提取：
将文本数据转化成特征向量的过程
比较常用的文本特征表示法为词袋法
词袋法：
不考虑词语出现的顺序，每个出现过的词汇单独作为一列特征
这些不重复的特征词汇集合为词表
每一个文本都可以在很长的词表上统计出一个很多列的特征向量
如果每个文本都出现的词汇，一般被标记为 停用词 不计入特征向量
主要有两个api来实现 CountVe
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2023-09-22 20:47:44
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http://cloga.info/2014/01/19/sklearn_text_feature_extraction/文本特征提取词袋（Bag of Words）表征文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是...
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2015-01-06 18:07:00
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一、专有名词1‘ 容器 创建一种对象类型，持有对其他对象的引用，被称为容器的新对象。在任何时候都可以扩充自己以容纳置于其中的所有东西。 java在其标准类库中包含了大量的容器。在某些类库中，一两个通用容器足以满足所有的需要；但是在其他类库中，具有不同的需要的各种类型的容器，如List，Map，Set，以及队列，树，堆栈等更多构件。2‘ 异常处理：处理错误 异常处理将错误处理
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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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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中文文本特征值处理：如何从一段话中，分解句子，以矩阵的形式，得到每个词语出现的次数，可以应用于文章类别分析、情感预测等等。 1.中文文本特征抽取：第一种方法：1.利用jieba.cut进行分词； 2.实例化CountVectorizer； 3.将分词结果变成字符串当做fit_transform的输入值； 第二种方法：过滤掉文章中不重要的信息，比如对比两篇文章时
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2023-07-06 16:51:01
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中文文本特征提取是自然语言处理（NLP）领域中的重要任务之一。它的目标是从给定的中文文本中提取出有用的特征，以便于后续的文本分析和机器学习任务。本文将介绍中文文本特征提取的基本概念和常用的方法，并使用Python语言提供代码示例。
## 什么是文本特征提取？
文本特征提取是将文本转换为计算机可以理解和处理的数字形式的过程。在NLP任务中，文本特征提取是非常重要的，因为大多数机器学习算法和模型只
原创
2023-08-24 06:43:33
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（1）词袋（Bag of Words）表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：标记（tokenizing）文本以及为每一个可能的标记（toke
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2024-01-15 02:07:13
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经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） 优点：能够对非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理，且经分解后的函数彼此正交，理论上互不相关，从而尽可能多的保留原始数据基本特征。计算步骤：通过计算原序列 Y(t) 的上下包络线的“瞬时平衡位置”，提取内在模函数（IMF）。原序列减去该内在模函数后得到的序列作为新的原序列重复计算，如此依次提取出N
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2023-10-05 21:29:01
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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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另外加了些自己的理解一、原理：Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视角变换、噪声也有一定程度的稳定性；缺点是实时性不高，并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。 Surf（Speeded Up Robust Features）改进了特征的提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征的提取和描述。二、Surf实现流程如下：1. 构建Hessian（黑塞矩阵
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2023-12-06 18:56:08
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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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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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