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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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
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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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
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
文章目录一、简述SIFT特征提取与检索二、SIFT特征提取与检索原理三、实验要求四、实验代码1.特征点展示 sift1.py2.描述子算法 sift2.py3.检索匹配算法 sift3.py4.局部描述子进行匹配 sift4.py5.可视化连接图像 sift5.py五、实验结果及分析六、总结 一、简述SIFT特征提取与检索1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在
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2023-12-07 07:23:16
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目录特征点检测描述子计算特征点匹配绘图各类函数的一些从属关系特征点检测 特征点检测是指利用detecter去检测图像中感兴趣的点，一般指角点，边缘点等等，其中各类特征点的也有不同的定义方式，譬如角点有harris角点，FAST角点等等。以FAST角点为例（FAST角点属于ORB特征）。 步骤1：定义KeyPoint容器； KeyPoint是C++中的一个模板类。可以理解为一种特殊的数据结
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2024-04-14 17:12:14
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前言 本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程，欲详细了解CNN的其它信息可以参考：技术向：一文读懂卷积神经网络。局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说，一般离像素p越近的像素对其影响也就越大（局部连接性）；另外，根据自然图像的统计特性，某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白了就是卷积核共享，对于一个卷积核将其与给定的图像做卷积就可以提取一种图
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2024-07-31 17:49:44
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什么是特征提取呢？ 1.1 定义将任意数据（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特征提取分类:
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）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为
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2024-01-05 16:10:58
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我最近在重温java知识，靠脑子记是不可能的，写在笔记本上也是不可能的，故有了这篇博客。这篇博客会一直更新，直到我重温结束。文章结尾也会提示是持续更新还是结束了。1. java技术体系：java程序设计语言、java虚拟机、class文件格式、java API类库、来自商业机构和开源社区的第三方java类库。2. JDK(Java Development Kit)java程序设计语言、java虚拟
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2024-06-19 15:46:47
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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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