假设有一段文本："I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢？ 一个简单的方法就是使用词袋模型（bag of words mode ...
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2018-09-06 02:59:03
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文本分类任务框架： 文本→特征工程（决定着模型分类的上界）→分类器（逼近模型的上限）→类别 文本特征提取： 1.经典的文本特征（前人的研究的成熟理论） 2.手工构造新的特征（手工提取，看数据集中是否有好的性特征） 3.用神经网络提取（神经网络仅作为特征提取器来用） 经典的文本特征： TF、TFIDF ...
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2018-09-03 19:59:04
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1.文法特征 在本章中，我们将探讨建立在基于规则上的文法中特征的作用。对比特征提取，记录已经自动检测到的特征，我们现在要介绍词和短语的特征 特征结构包含各种有关文法实体的信息 文法实体的信息 CAT(文法类别) ORTH（拼写) REF（指示物） REL（关系) 句法协议 动词的形态属性同主语名词短 ...
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2018-09-02 17:09:31
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纹理作为一种重要的视觉线索，是图像中普遍存在而又难以描述的特征，图像的纹理特征一般是指图像上地物重复排列造成的灰度值有规则的分布。纹理特征的关键在于纹理特征的提取方法。目前，用于纹理特征提取的方法有很多，最具有代表性的是有基于二阶概率密度的灰度共生矩阵、符合人眼视觉特性的小波变换、纹理谱法以及基于图 ...
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2018-09-01 20:23:58
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最近完成了一个以图搜图的项目，项目总共用时三个多月。记录一下项目中用到机器学习的地方，以及各种踩过的坑。总的来说，项目分为一下几个部分： 一、训练目标函数 1、 设定基础模型 2、 添加新层 3、 冻结 base 层 4、 编译模型 5、 训练 6、 保存模型 二、特征提取 三、创建索引 四、构建服 ...
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2018-08-30 02:01:58
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十三种基于直方图的图像全局二值化算法原理、实现、代码及效果（转） 图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同... ...
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2018-08-22 21:50:44
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CountVectorize 来自：python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80930801 CountVector ...
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2018-08-20 16:37:53
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在深度学习的图像识别领域中，我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取，当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时，一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作，而这两种函数中都存在参数padding，该参数的设置很容易引起错误，所以在此总结下。 1. ...
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2018-08-19 11:04:21
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全连接神经网络（Fully connected neural network）处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络（Convolutional Neural N... ...
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2018-08-18 00:42:50
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文献来源： https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/ VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在 ...
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2018-08-17 13:51:25
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