1、角点 1.1 特征点与角点 特征点是计算机视觉算法的基础，使用特征点来代表图像的内容。 角点是一类重要的点特征，图像分析的角度来定义： 有以下特点： 局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化； 图像局部曲率突变； 不同类型的角点： 1.2 典型的角点检测算法 一种需要对图像边缘进行编码，这在很大程度 ...
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2019-08-19 23:07:17
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定义： 特征选择是一个「降维」的过程，是一个去掉无关特征，保留相关特征的过程。从所有特征集中选取最好的一个特征子集。 特征提取是一个将机器学习算法不能识别出来的原始数据转变成可以识别到数据特征的过程。没有「筛选」的操作，不需要考虑特征是否有用，所以并不能称其为降维。 通过实例理解，以文本分类为例： ...
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2019-08-18 23:38:42
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目录 1、介绍 2、LoG原理 3、数学原理 4、模板性质 1、介绍 LoG（DoG是一阶边缘提取）是二阶拉普拉斯-高斯边缘提取算法，先高斯滤波然后拉普拉斯边缘提取。 Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时，对离散点和噪声比较敏感。于是，首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理，再采用L ...
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2019-08-18 17:43:31
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在做文本分类聚类的任务时，常常需要从文本中提取特征，提取出对学习有价值的分类，而不是把所有的词都用上，那样会造成维度灾难。因此一些词对分类的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用词。这里介绍三种常用的特征选择方法： 无监督方法： TF IDF 监督方法： 卡方 信息增益 互信息 一、TF IDF 一 ...
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2019-08-04 13:32:31
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[toc] sift sift特征简介 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征，即尺度不变特征变换，是一种计算机视觉的特征提取算法，用来侦测与描述图像中的局部性特征。 实质上，它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找 ...
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2019-08-04 01:53:15
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前言：机器学习所使用的数据大多具有很多的特征，想要直观的对数据的分布和特征之间的关系进行观测，需要将数据的主要特征提取出来，降低到三维及三维以下的空间来展示。 PCA(主成分分析)是常用的用于降维的方法，本文通过PCA对数据进行降维，再对降维后的数据用K-means算法聚类，以达到在低维空间可直观观 ...
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2019-07-19 21:20:35
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导入特征提取化中的字典向量化 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer dv = DictVectorizer () x_train = dv.fit_transform(x_train) x_test = dv.fit_transf ...
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2019-07-17 16:57:24
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目录 1.概述 1 1.1 项目背景 1 客户端 3 Distributed Master 3 Worker Service 5 Kernel Implements 6 技术栈 7 一、 神经网络的实现过程 8 二、 前向传播 8 三、后向传播 10 四、搭建神经网络的过程 11 神经网络优化 12 ...
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2019-07-11 20:33:10
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1.基于树模型提取特征 2.基于L1，L2惩罚值提取特征 3.递归特征消除法提取特征 4.互信息选择法提取特征 5.利用相关系数选择特征 6.卡方检验法提取特征 7.利用方差选择特征 参考：https://www.kesci.com/ ...
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2019-07-09 00:28:36
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卷积神经网络是一种前馈神经网络，是受生物学上感受野的机制提出的，CNN在结构上有三个特性：局部连接、权值共享、时间或空间上的次采样。卷积神经网络在图像处理领域使用得十分广泛，原因在于CNN能够在一定程度上保持图像平移、缩放和扭曲不变性。 一个卷积神经网络通常由以下几个部分组成：输入层、卷积层、池化层 ...
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2019-06-28 22:39:26
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