数据分析过程中，往往需要处理很多类型的数据，数值型和非数值型，无论是在回归问题还是分类问题中，特征工程都是重中之重。 我们都知道，特征值和特征向量在高等数学和线性代数中极为关键，特征工程，从表面上来说，就是从大大小小的数据中，筛选出有意义或者有用的条目，进而转换成一种数学表达，让机器和算法能够理解其中的意义。好比一个班上的每个学生，都有性别、年龄、身高、体重、成绩、性格特点等等特征，年龄、身高、体
转载
2024-07-31 11:41:04
141阅读
在这篇文章中，我们将深入探讨“Python提取特征码”的相关技术及其应用，并分步记录解决方案的过程。
## 版本对比
从不同版本的 Python 提取特征码功能来看，主要的特性差异体现在效率和易用性上。随着 Python 版本的迭代，许多原有的库得到了优化，新的特性被引入，极大提高了提取特征码的效果。
下面是 Python 版本演进的时间轴：
```mermaid
timeline
特征抽取（Feature extraction）：特征抽取则是将任意数据格式（例如文本和图像）转换为机器学习的数字特征。特征抽取在python scikit-learn中的API是：sklearn.feature_extraction1. 分类特征提取变量说明：DictVectorizer的处理对象是符号化(非数字化)的但是具有一定结构的特征数据，如字典等，将符号转成数字0/1表示# 定义一组字典
转载
2024-05-06 21:57:34
137阅读
人脸特征提取绘制特征点import numpy as np
import cv2
import dlib
import os
import sys
import random
# dlib预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('D:\date\shape_predictor
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
转载
2024-06-07 09:12:27
143阅读
本文将介绍 什么是特征提取、字典特征提取、"one-hot"编码、文本特征提取、jieba分词、Tf-idf文本特征提取一，特征提取目的：对特征当中有类别的信息做处理—>one-hot 编码1，目的：包括将任意数据（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2，特征提取类别：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）3，特
转载
2023-09-04 16:06:45
220阅读
我想计算Haar特征，自己手动计算感觉挺麻烦（主要在取各个不同位置、不同scale的特征），而且可能速度不够。
OpenCV 的这个把所有东西都封装起来了，由于我的online-boosting和它的框架不一样，不能直接使用。我在源码中看了半天，发现里面又有 internal haar feature又有fast haar feature，还有什么Thaar feature。源码中注释比较少，
转载
2024-08-23 17:22:10
57阅读
应用：图像拼接、图像匹配特征检测和提取算法：Harris（检测角点）SIFT（检测斑点blob）SURF（检测斑点）FAST（检测角点）BRIEF（检测斑点）ORB（带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法）特征匹配算法：暴力匹配（Brute-Force）基于FLANN匹配。特征：特殊的图形区域、独特性和易于识别性--角点和高密度区域。大量重复区域和低密度区域不适合作为特征，边缘时很好
转载
2023-12-04 18:52:04
87阅读
1 基本数值特征本文以bilibili上的学习视频为笔记，代码原图1.1 离散值处理np.unique()看一下有多少类别1.2 标签编码LabelEncoder将离散值映射为计算机可以识别的数据。例子是采用的LabelEncoder来实现，数值是从0开始。也可以自己手动写one-hot Encoding什么是one-hot编码，简单的说就是，假如有5个类别，“鸡，鸭，鹅，猫，狗”，转换为one-
转载
2024-06-24 21:09:47
164阅读
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]:
转载
2023-11-23 22:51:20
216阅读
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
转载
2024-06-06 21:43:12
93阅读
修改prototxt实现caffe在[1]讲到如何看一个图片的特征和分类结果，但是如何批量抽取特征呢？可以使用c++的版本点击打开链接，这里我们谈下如何用Python批量抽取特征。
首先，我们要注意caffe filter_visualization.ipynb的程序中deploy.prototxt中网络每一轮的图片batch是10， 这个数刚好和oversample=true的crop数量是一
转载
2024-02-27 12:38:34
82阅读
特征工程之特征提取一、什么是特征工程二、特征提取1，字典特征提取2，文本特征提取（1）英文文本特征提取（2）中文文本特征提取（3）Tf-idf 文本特征提取 一、什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程，直接影响机器学习的效果。特征工程包括：特征提取，特征预处理，特征降维。二、特征提取# 特征提取api
sklearn.feature
转载
2024-01-10 17:48:02
58阅读
前言小伙伴们有没有对病毒感觉很神秘啊，本篇文章就来揭秘特征码免杀技术。一、基础必备知识1.1、特征码 特征码又称电脑病毒特征码，它主要由反病毒公司制作，一般都是被反病毒软件公司确定为只有该病毒才可能会有的一串二进制字符串，而这字符串通常是文件里对 应程式码或汇编指令的地址
转载
2024-03-13 15:40:08
72阅读
调用Python中的skimage库提取图像HOG特征的示例代码如下，代码摘自 图像特征工程 HOG特征描述子介绍：from skimage.io import imread, imshow
from skimage.transform import resize
from skimage.feature import hog
from skimage import exposure
i
转载
2023-07-04 21:09:39
271阅读
#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
转载
2023-06-19 10:21:08
154阅读
文章目录一、提取特征二、保存特征点 一、提取特征傅里叶描述子特征点进行提取提取手部轮廓原理：加载图像（opencv，截图保存saveROI）肤色检测（YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours->傅里叶描述子Laplacian）二次去噪（numpy二值化处理）绘制轮廓（cv2.drawCo
转载
2023-09-18 20:53:49
2阅读
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
转载
2023-08-30 22:27:39
10阅读
1.前言在深度学习出来之前，图像识别领域北有“Gabor帮主”，南有“SIFT慕容小哥”。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情，从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但，在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带，或是对付“刁民小辈”，“Gabor帮主”可以大显身手，具有不可撼动的地位。IT武林中，有基于C++和OpenCV，或是基于matlab的Gabor图
转载
2024-08-01 07:36:22
24阅读
第1章 机器学习基础将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。第2章 线性回归介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第二章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直径。而很多机器学
转载
2024-05-20 23:38:15
45阅读
