所有机器学习模型都可以分为 有监督 的或 无监督 的。如果模型是监督模型，则将其再分类为回归模型或分类模型。我们将介绍这些术语的含义以及下面每个类别中对应的模型。 监督学习模型 监督学习涉及基于示例输入 输出对学习将输入映射到输出的功能。 例如，如果我有一个包含两个变量的数据集，即年龄（输入）和身高 ...
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2020-03-15 20:38:38
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1 列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF (引用自:https://www.cnblogs.com/jiashun/p/CrossEntropyLoss.html) 信息: 由于概率I 是一个）0至1的值，所以当事件发生的概率越大时，信息量越小。 相对熵 ...
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2020-03-14 18:22:39
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特征提取 特征的种类在图像领域主要分为点，线，面。线特征和面特征对图像信息利用得更多，因而其分辨性更高。但遗憾的是，由于线特征和面特征提取的条件比较苛刻，因此在实际应用中并不广泛。（尽管在SLAM中也有点线结合的实例，在图像纹理较弱的情况下，线特征可以发挥更大的用处。但是却是在增加计算量的同时，提高 ...
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2020-03-12 12:41:47
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代码 1. 逻辑回归 2.简单特征提取 3.文本特征提取 4.中文特征提取 ...
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2020-03-08 17:45:03
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一、SIFT提出的目的和意义 二、SIFT的特征简介 三、SIFT算法实现步骤简述 四、图像集 五、SIFT算法代码实现 代码 结果截图 小结 六、SIFT实验总结 一、SIFT提出的目的和意义 1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在图像尺度空间基础上，提出了对图 ...
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2020-03-08 16:04:36
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大数据分析处理基本流程 数据准备 数据获取（爬虫，统计） 数据清洗（获得想要的数据，去除无用的相关数据） 特征工程 特征提取 比如我爬下网页，网页中有图片，视频，文本信息，url等等之类的特征消息 特征选择 网页保存这学生的信息，我想要计算每个学生的BMI（身体质量指数），而这类信息是在网页中的文本 ...
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2020-03-07 09:34:06
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老规矩，先上背景，算是表示对LBP算法提出者的一种尊敬（其实，是为了装...kkk,大家都懂ha）。 一、LBP背景： LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.P ...
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2020-03-06 15:38:24
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对文本提取特征 1、最简单直接的方式就是 用顺序数字表示不同的单词，进行特征提取 比如：形容女人用漂亮，女孩用可爱 形-0 容-1 女-2 人-3 用-4 漂-5 亮-6 孩-7 可-8 爱-9 则 原句子的特征：0123456789 使用该种方式，由于不用词语的量纲不一样，无法进行特征的计算，所以 ...
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2020-03-04 00:25:12
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上周简要介绍了一下AlexNet，这周来聊一聊RCNN。 RCNN结合了启发式的区域推荐（Select Search）、CNN特征提取器（AlexNet）和传统的图像分类器（SVM），2013年提出的RCNN，在07-12年的VOC数据集上以压倒性的优势将旧霸主DPM远远甩在身后，详细数据可见原文（ ...
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2020-03-01 21:54:31
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FPN 实现原理 为什么叫金字塔方式理解。和残差网络的前向传播过程类似 待办特征金字塔原理：深层特征提取和浅层特征提取相结合，深层提取的特征+浅层的特征的融合，采用上采样的方式进行融合https://zhuanlan.zhihu.com/p/41794688 ...
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2020-02-29 22:22:06
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