作者介绍：程虹升，唯品会大数据部数据分析师，数据分析和挖掘实战的践行者，“51CEO”公众号的运营者。Feature engineering is the process...
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2022-08-22 08:44:17
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# Python生成特征分布的指南
在数据科学和机器学习领域，特征分布的理解和可视化对于模型的有效性至关重要。特征分布帮助我们了解数据的特征及其分布情况，从而为后续的建模提供依据。本篇文章将通过循序渐进的方式，教会你如何使用Python生成特征分布图。
## 文章流程概览
在我们深入代码之前，先概述一下整个过程的步骤。这些步骤如下所示：
| 步骤 | 描述 |
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研究图像分类，在图像特征提取方面想做一些工作，从特征融合入手，特征融合手段主要分为前期融合与后期融合两种。前期融合： 后期融合：在看文章《On Feature Combination for Multiclass Object Classification》时，后期融合方法（MKL）时发现这两篇文章，很有启发：一、多核学习在图像分类中的应用  
特征工程是从现有特征创建新特征的过程，通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性
特征选择和特征生成问题初探
原创
2022-12-20 14:25:49
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如果把矩阵看作是运动，对于运动而言，最重要的当然就是运动的速度和方向，特征值就是运动的速度，特征向量就是运动的方向 参考链接：https://www.zhihu.com/question/21874816/answer/181864044因为特征向量决定了方向，所以特征方程的意义如下图所示：在求特征值中的齐次线性方程中的0是0矩阵而不是标量0，这个可通过矩阵乘法的shape变换来证明。然后因为是方
特征工程，也叫做特征生成，是对数据集中的数据进行处理构建多个特征，并让这些特征数据来训练机器学习模型。在机器学习流程中，特征工程比模型选择更加的重要,而且特征工程要根据机器学习任务，选择并构建相关的特征。通常来说，特征工程要依赖数据科学家拥有一定的领域知识、直觉来对数据操作，因此是一个繁杂冗长的工作。自动特征工程（automatedfeatureengineering）旨在通过自动从数据集生成大量
原创
2021-01-04 16:47:26
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# Android 根据设备特征生成 deviceId
在开发 Android 应用程序时，我们经常需要一个唯一的设备标识符来标识用户的设备。Android 提供了一个 `TelephonyManager` 类来获取设备的 IMEI（国际移动设备标识码），但是在某些情况下，我们可能无法获取到 IMEI，或者需要根据其他设备特征生成一个唯一的标识符。
本文将介绍如何根据设备特征生成一个唯一的 d
文章目录列表创建列表读取元素遍历列表修改元素检索元素删除元素字符串列表的转化其它常用函数元组创建元组访问元组修改元组删除元组常见操作常见使用场景字典创建字典字典查找遍历字典添加修改字典检索删除元素常用函数集合创建集合添加元素删除元素集合运算符数学集合运算组合数据类型的高级特性切片迭代列表生成式生成器迭代器 列表列表(list)是Python内置的一种数据类型，是一种最具灵活性的有序集合对象类型，可
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2023-11-03 14:14:34
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阅读。这个差异可能引发未来各种方法落地的矛盾。2. full embedding在概...
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2023-05-01 17:57:55
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GAN由生成器和判别器组成： 生成器（Generative Model）的本质也是一个神经网络，或者说是一个函数 G(x) 判别器（Discriminat
title: 轮廓特征学习轮廓特征学习import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread(r'C:\Users\admin\Desktop\test_picture\maomao.jpg', 0)
ret, thresh = cv.threshold(img, 127, 255, 0)
'''
def findContours(image, m
graycoprops 灰度共生矩阵的属性1、语法stats = graycoprops(glcm, properties)2、描述 stats = greycoprops（glcm，properties）计算灰度共生矩阵glcm在属性中指定的统计量。 glcm是m*n*p的有效的灰度共生矩阵。 如果glcm是GLCM的矩阵，则stats是每个glcm的矩阵。graycoprops对灰度
文章目录一些瞎扯的话一、必备的有关 OpenCV 和 HOG 的前置知识1.关于OpenCV模块：图片读、写和显示操作，以及图片属性2.关于OpenCV模块：图片缩放和仿射变换3.有关 HSV 空间， Gramma变换， HOG 特征的知识。二、用 OpenCV 的仿射变换实现图片缩放三、理解 HOG、ORC 过程，使用SVM 和 KNN 模型实现数字图像的识别1.数字图像的类型2.提取数字图像
# 使用 ArcGIS Python 生成特征金字塔图像的指南
在地理信息系统（GIS）中，特征金字塔是一种用于处理不同尺度下的数据的有效方式。它通过将数据分层来优化渲染性能和存储需求。在本教程中，我们将通过 ArcGIS Python 库生成特征金字塔图像。本文将对整个实现过程进行详细讲解，包括每一步的代码和相关注释，确保即使是刚入行的小白也能够顺利完成任务。
## 实现流程概览
首先，我
Request对象的作用是与客户端交互，收集客户端的Form、Cookies、超链接，或者收集服务器端的环境变量。request对象是从客户端向服务器发出请求，包括用户提交的信息以及客户端的一些信息。客户端可通过HTML表单或在网页地址后面提供参数的方法提交数据，然后服务器通过request对象的相关方法来获取这些数据。request的各种方法主要用来处理客户端浏览器提交的请求中的各项参数和选项。
1、Repeatability Is Not Enough:Learning Affine Regions via Discriminability论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.06704.pdf 代码链接：https://github.com/ducha-aiki/affnet主要贡献是提出了affine shape estimator，并依据次设计了AffNe
DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。在测绘中用于制作正射影像图以及地图的修测。在遥感应用中可作为分类的辅助数据。它还是地理信息系统的基础数据，作为三维GIS的基础地形数据。在军事上可用于导航及导弹制导、作战电子沙盘等。本文主要包括：几个概念表示模型DEM获取途径立体像对DEM提取数字高程模
6.1XLD 的生成和提取XLD 的创建生成圆轮廓gen_circle_contour_xld算子：gen_circle_contour_xld( : ContCircle : Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder, Resolution 
原创
2023-04-28 11:57:14
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一.文本预处理文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 1.读入文本 2.分词 3.建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 4.将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型1.读入文本import collections
import re
def read_time_machine():
# open
