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
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2023-09-18 20:53:49
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在文本分类中，需要先对文本分词，原始的文本中可能由几十万个中文词条组成，维度非常高。另外，为了提高文本分类的准确性和效率，一般先剔除决策意义不大的词语，这就是特征词提取的目的。本文将简单介绍几种文本特征词提取算法。信息增益（IG）对于一个系统，其信息熵为\(H(S)=-\sum_{i}^{C}P_i...
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2015-12-04 02:02:00
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## 文本提取与特征词联动
在自然语言处理领域，文本提取和特征词的识别是非常重要的任务。文本提取可以帮助我们从大量的文本数据中获取有用信息，而特征词则可以帮助我们更好地理解文本的含义和特点。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行文本提取，并将提取出的特征词和期望值进行联动分析。
### 文本提取
首先，我们需要使用Python中的一些库来进行文本提取。其中，最常用的库之一是`nltk`
原创
2024-07-02 03:39:37
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背景文本分词利用python中的jieba、中科院、清华、哈工大的一些分词工具来进行分词处理。在处理词类时一般关注词性、词与上下文之间是否有强联系之类的问题。统计分词word前后word的分布概率，通过P(pre_word|word)等合并成词概率高的词。N-gram特征统计N-gram模型是一种语言模型，语言模型是一个基于概率的判别模型，他的输入是一句话（单词的顺序序列），输出的是
sklearn.feature_extraction模块，对数据进行特征提取，以支持机器学习算法使用。一、DictVectorizersklearn.feature_extraction.DictVectorizer(dtype=<class 'numpy.float64'>, separator='=',sparse=True,sort=True) 将<特征-值>映射转化
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2023-09-04 12:35:22
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SIFT算法的介绍参见：SIFT算法学习小记 前面有朋友问到Sift特征点的提取方法，这里简单做个介绍。 作为一种匹配能力较强的局部描述算子，SIFT算法的实现相当复杂，但从软件开发的角度来说，只要会使用其中几个比较重要的函数就行了。这里要感谢
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2023-11-27 10:48:47
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在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。本文还可以帮助你解答以下的面试问题:什么是特征选择?说出特性选择的一些好处你知道哪些特征选择技巧?区分单变量、双变量和多变量分析。我们能用PCA来进行特征选择吗?前向特征选择和后向特征选择的区别是什么?什么是特征选择，为何重要特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中使用特性选择
学习特征词向量
原创
2021-08-02 15:51:00
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# Python文本特征词和特征值
在自然语言处理领域，文本特征词和特征值是非常重要的概念。通过对文本数据进行特征提取和特征表示，可以帮助我们更好地理解和处理文本信息。在Python中，有许多强大的工具和库可以帮助我们进行文本特征提取和特征表示，比如`scikit-learn`和`NLTK`等。
## 文本特征词
文本特征词是指在文本中具有特殊意义或特殊作用的词汇。在文本分类、文本聚类、情感
原创
2024-07-11 06:17:45
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如果你不知道词云是啥的？看下面这个图就知道了。在很多的大型峰会的PPT上，我们都能看到它的身影。到底它为啥这么受欢迎呢？首先从功能上说，它的可视化效果好，可以过滤无用的文本、渲染频率高的关键字，通过字体大小对比就能区分词频。在我们分析调性的时候，例如标题、内容、留言，“词云”能起到很好的辅助作用。其次从颜值上说，一张漂亮的词云图，能让你的PPT增色不少，也让看的人一目了然。大家都知道现在企业生存不
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2023-10-27 16:38:01
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一、特征提取与选择任务定义：得到实际对象的若干具体特征之后，再由这些原始特征产生对分类识别最有效、数目最少的特征。使在最小维数特征空间中异类模式点相距较远，同类模式点相距较近。二、特征提取与选择任务的提出背景：①获得的特征测量值不多，导致提供的信息较少②获得的测量值太多，导致维度灾难(特征数目达限后，性能反而不好)③特征存在很多无用信息，或者有的有用信息不能反映本质，要通过变换才能得到更有意义的量
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2024-01-06 09:15:08
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两种基于注意力的上下文aggregation图对于每个位置（例如蓝色），Non-local模块都会生成密集的注意力图，该图的权重为H×W（绿色）。对于每个位置（例如蓝色），criss-cross注意模块会生成一个稀疏的注意图，该图仅具有H + W-1个权重。 循环操作后，最终输出特征图中的每个位置（例如红色）都可以捕获所有像素的远程依赖关系。 为了清晰显示，忽略了残差连接。1.Overall图2是
# 使用Python将句子中特征词转换为词向量
词向量是自然语言处理（NLP）中的重要概念，它能够将文本数据转换为计算机可以理解的数值形式。本文将介绍如何使用Python将句子中的特征词转换为词向量。同时，我们会使用一个简单的示例来演示整个过程。
## 1. 什么是词向量？
词向量是文本分析中的一种表示方法，它将每个词表示为一个稠密的向量。这种表示可以捕捉词与词之间的语义关系，例如，”王子“
# 如何实现 Python 文本数据特征词库
在处理文本数据时，我们通常需要从大量的文本中提取信息，特征词库便是这个过程中的关键工具。本文将带领你从零开始实现一个 Python 文本数据特征词库，适用于初学者。我们将分步骤介绍整个流程，包括需要用到的代码及其注释。
## 流程概览
在实现一个文本数据特征词库的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
## Python 中文高频词提取
在自然语言处理领域，对文本进行分析是一项非常重要的工作。其中，提取高频词汇可以帮助我们更好地理解文本内容并进行进一步的处理。本文将介绍如何在Python中提取中文文本的高频词汇，并通过代码示例演示整个过程。
### 分词工具
在Python中，有很多优秀的中文分词工具可供选择，比如jieba、pkuseg等。本文将以jieba为例进行讲解。首先，需要安装j
原创
2024-05-28 04:14:11
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# Python中文提取关键词的实现
## 1. 整体流程
为了实现Python中文提取关键词的功能，我们可以采用以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------------------------------------------------
原创
2023-09-16 18:26:33
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果然！还是没法绕开正则表达式啊！！！！！！这下接着学习了！！！！！题目 ：任一个英文的纯文本文件，统计其中的单词出现的个数。代码是我从别的博客上借鉴的，了解到需要用到的知识点有： 文件读写、splitlines（）的用法、 re.sub()的用法、原生字符串r''的用法、重新复习字典的用法等等下边一个个的分析：1.文件读写：import sys
# file=open('G:\python文件\p
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2023-09-06 22:53:24
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利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法文本关键词抽取，是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段，通过3-5个词语准确概括文本的主题，帮助读者快速理解文本信息。目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取，以及多种算法相融合的关键词抽取。笔者在使用前三种算法进行关键词抽取的学习过程中，发现采用
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2023-12-04 17:03:13
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本文将讲解在django中使用whoosh搜索引擎+haystack搜索框架+jieba中文分词进行关键字搜索1.搜索引擎whoosh当我们在一个搜索框中输入关键字进行搜索时，例如搜索“编程”这两个字，如果直接用sql语句操作数据库的话，那么将是下面：select id,name,author from book where name like "%曹操%" or author like "%曹操
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2023-11-25 17:33:33
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基于词表的中文分词算法正向最大匹配法对于输入的一段文本从左至右,以贪心的方式切分出当前位置上长度最大的词.正向最大匹配法是基于词典的分词方法,其分词原理是:单词的颗粒度越大,所能表示的含义越确切.该算法主要分两个步骤:一般从一个字符串的开始位置,选择一个最大长度的词长的片段,如果序列不足最大词长,则选择全部序列.首先看该片段是否在词典中,如果是,则算为一个分出来的词,如果不是,则从右边开始,减少一
