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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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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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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## 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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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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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
学习特征词向量
原创
2021-08-02 15:51:00
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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
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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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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# 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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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
一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。LBP方法(Local binary patterns)是一个计算机
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2024-01-22 12:33:25
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# 教你如何实现 Java 音频提取特征
## 1. 流程概述
首先，让我们来看一下实现Java音频提取特征的整个流程。我们将使用LibROSA库来完成这个任务。
```mermaid
erDiagram
PROCESS -> | 1. Load audio file | FEATURE EXTRACTION
PROCESS -> | 2. Extract features |
原创
2024-07-13 07:09:49
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# 提取MFCC特征
在音频处理和语音识别领域，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的特征提取方法。它可以将音频信号转换为一组具有代表性的特征向量，用于后续的模式识别和分类任务。本文将介绍MFCC的原理，并给出Java代码示例来提取MFCC特征。
## 什么是MFCC？
MFCC是一种代表音频信号特征的数学表示方法。它在语音识别领域被广泛应用，因为它对于人耳听觉特性的模拟非常有效。MFC
原创
2023-08-09 08:30:17
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参考：《数据科学手册》–Field Cady 特征工程在实际业务中的应用 -Datawhale 这篇特征工程的文章–全网最通透 -kaggle竞赛宝典特征工程定义寻找基本特征，构建组合特征有些区分不同label的样本。 建模就是从数据中学习到insights过程，需要经过数据表达，模型的学习两步特征提取思路标准特征是否确实分类变量
类别很多情况下，有些类别可能很少见，此时通常选择一些阈值训练
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2024-05-02 11:40:11
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准备工作首先需要在pycharm中安装好python_speech_features和librosa两个包。建议先安装anaconda，然后在anaconda中创建一个虚拟环境，用于安装Pycharm的所有需要的包，然后再在pycharm中导入在anaconda中创建的虚拟环境即可。（同时使用conda命令安装pycharm包比使用pip命令安装成功率更高）。这样可以在任意一台电脑上在pychar
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2023-06-27 17:25:46
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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，
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2024-08-23 17:22:10
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