1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
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2020-05-25 19:27:04
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目录 一、图像检索基本概述 二、基于Bag of words模型的图像检索 1.Bag-of-words models模型 2.应用 三 、Bag of features算法 四、实验与结果 1.图像的sift特征提取及创建词汇 2.建立数据库+创建图像索引 3.在数据库中搜索图像 4.测试 五、总 ...
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2020-05-24 17:00:12
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1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
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2020-05-23 11:42:54
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【最佳实践】阿里云 Elasticsearch 向量检索4步搭建“以图搜图”搜索引擎， 本文作者： 小森同学 和通数据库Elasticsearch客户真实实践分享文中涉及到的图片特征提取，使用了yongyuan.name的VGGNet库，再此表示感谢！ “图片搜索”是作为导购类网站比较常见的一种功能 ...
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2020-05-10 01:11:55
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java类 一、类和对象 类(class)可以看成对具体事物的抽象特征提取。比如：人这个类，拥有器官的属性、拥有走路、劳动、吃喝玩乐的行为等。 对象(Object, instance)可以看成具体的事物，就是类的实例。比如：小明这个人，就是人类的一个实例。 二、类 1. 类的定义 [修饰符1 修饰符 ...
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2020-05-04 17:09:32
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文章链接：URL: https://arxiv.org/pdf/1912.03432.pdf 核心概述 本文作者从距离度量角度出发，探讨了现行SoTA FSL方法的优缺点，并且提出了一种 simple CNAPS 方法， 特征提取部分采用的是ResNet18+FiLM层（自适应任务）；最终分分类采用 ...
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2020-04-05 15:45:09
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实体嵌入（embedding）目的将表格数据中的分类属性（一个至多个）向量化。1.实体嵌入简介：实体嵌入是主要应用于深度学习中处理表格分类数据的一种技术，或者更确切地说NLP领域最为火爆，word2vec就是在做word的embedding。神经网络相比于当下的流行的xgboost、LGBM等树模型... ...
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2020-04-05 00:32:18
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在spark ml pipeline的特征提取和转换阶段，有一种transformer可以将机器学习训练数据中常见的字符串列（例如表示各种分类）转换为数值索引列，以便于计算机处理。它就是StringIndexer。它支持的索引范围为[0, numLabels)（不支持的会编码为numLabels）， ...
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2020-04-04 09:34:33
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文本特征提取函数一：CountVectorizer() CountVectorizer()函数只考虑每个单词出现的频率；然后构成一个特征矩阵，每一行表示一个训练文本的词频统计结果。其思想是，先根据所有训练文本，不考虑其出现顺序，只将训练文本中每个出现过的词汇单独视为一列特征，构成一个词汇表(voca ...
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2020-03-25 19:30:46
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传统的图像识别问题往往通过分治法将其分分解为预处理、特征提取和选择、分类器设计等若干步骤。分治法的动机是将图像识别的母问题分解为简单、可控且清晰的若干小的子问题。不过分步解决子问题时，尽管可以在子问题上得到最优解，但子问题上的最优解并不意味着就能得到全局问题的最后解。 深度学习提供了一种“端到端”的 ...
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2020-03-24 00:49:48
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