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Python

#过滤式选择#根据方差行选择,方差越小,代表该属性识别能力很差,可以剔除from sklearn.feature_selection import VarianceThresholdx=, , , 排名,被选出的排名为1 #注意:对于预测性能的升没有必然的联系,接下来行比较;from sklearn.feature_selection import RFEfrom sklearn.svm cross_validationfrom sklearn.datasets import load_iris #加载数据iris=load_iris()X=iris.datay=iris.target# Pipeline来讲多个学习器组成流水线,通常流水线的形式为:将数据标准化,#--》的学习器————》执行预测的学习器,除了最后一个学习器之后,#前面的所有学习器必须供transform方法, 该方法用于数据转化(如归一化、正则化、#以及#学习器流水线(pipeline)from sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.datasets import

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某种程度而言,好的数据以及往往是一个性能优秀模型的基础那么如何好的将是本文主要内容我们将简要介绍一些常用的方法:字典加载:DictVectorizer文本:词频向量(CountVectorizer )TF-IDF向量(TfidfVectorizer,TfidfTransformer) 哈希向量(HashingVectorizer)图像: 像素矩阵边缘和兴趣点字典加载:DictVectorizer 字典器:将字典数据结构抽和向量化类别类型借助原型名称采用0 1 值方式行向量化数值类型保持不变from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer python的字典列表,转化成容易给sklearn处理的数据,所以第一条的{city: Dubai, temperature: 33.0} 变成 ,同时可以看到后的的含义,值方式行向量化, 中文文本行词频,可以先用jieba行分词import jiebaseg_list = jieba.cut(大家好,我叫毛利) .join(seg_list)OUT:大家好,我叫毛利 将句子分成一个一个分词

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    C++ OpenCV之扩展LBP

    前言前面我们学习了《C++ OpenCV之基本的LBP》,用的是基本的LBP,这次我们接着上次的代码,来看看扩展的ELBP的。 所有的8位数中共有58个uniform pattern.为什么要出这么个uniform LBP呢,例如:5×5邻域内20个采样点,有2^20=1,048,576种模式。 为了解决模式过多的问题,高统计性,Ojala出了采用一种“等价模式”(Uniform Pattern)来对LBP算子的模式种类行降维。 上述介绍了几种不同版本的LBP,对LBP向量的步骤,如下所示:将检测窗口划分为16×16的小区域(cell);对于每个cell中的一个像素,将相邻的8个像素的灰度值与其行比较,若周围像素值大于中心像素值 上图为值为17时可以看到,扩展的LBP算法比基本的LBP的更为明显一些。关键代码里面的写法不太好理解,我里面也有一知半解的东西,也是先做了后再研究吧。

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    许多机器学习问题需要从 类别变量、文本、图片中学习,需要从中出数字1. 从类别变量中通常使用 one-hot 编码,产生2的编码,会扩展数据,当数据值种类多时,不宜使用from sklearn.feature_extraction import DictVectorizeronehot_encoder 从文本中文本通常为自然语言3.1 词袋模型不会编码任何文本句法,忽略单词顺序,忽略语法,忽略词频可看做 one-hot 的一种扩展,会对文本中关注的每一个单词创建一个可用于文档分类和检索corpus 词干、词形还原,一步降维例如,jumpingjumpsjump,一篇报道跳远比赛的文章中,这几个词时分别编码的,我们可以对他们行统一处理,压缩成单个corpus = vectorizer = 从图像中4.1 从像素强度中将图片的矩阵展平后作为向量有缺点,产出的模型对缩放、旋转、平移很敏感,对光照强度变化也很敏感from sklearn import datasetsdigits

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    C++ OpenCV之基本的LBP

    介绍 局部值模式(Local binary patterns,LBP)是机器视觉领域中用于描述图像局部纹理的算子,具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是由T. Harwood 在1994年出,LBP在纹理分类问题上是一个非常强大的;如果LBP与HOG结合,则可以在一些集合上十分有效的升检测效果。LBP是一个简单但非常有效的纹理运算符。 它将各个像素与其附近的像素行比较,并把结果保存为数。由于其辨别力强大和计算简单,局部值模式纹理算子已经在不同的场景下得到应用。LBP最重要的属性是对诸如光照变化等造成的灰度变化的鲁棒性。 它的另外一个重要性是它的计算简单,这使得它可以对图像行实时分析。 LBP基本1.先奖图片转为灰度图 ?2.获图片的宽度和高度?3.创建一个空的输出图像,大小是原来的宽度高度减2,因为3*3的算法最两边是算不到的,所以我们用减2的大小。?

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    之 DictVectorizer

    是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像。 用 Python 的方法有很多,这里我使用 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 这个类来,毕竟新版本的 scikit-learn 在使用这个类的时候会遇到一些问题,在讲怎么用它的同时顺便把这些问题解决了。 检查完版本之后就是讲解怎么使用 DictVectorizer 。 用 DictVectorizer 虽然在开头我解释了主要用于图像数据的,但是其他类型数据的也是时常会有的。

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    我们将简要介绍一些常用的方法:字典加载:DictVectorizer文本:词频向量(CountVectorizer)TF-IDF向量(TfidfVectorizer,TfidfTransformer )哈希向量(HashingVectorizer)图像: 像素矩阵 一,字典加载用python中的字典存储是一种常用的做法,其优点是容易理解。 ,文本 1,字频向量(CountVectorizer)词库模型(Bag-of-words model)是文字模型化最常用方法,它为每个单词设值一个值。依据是用类似单词的文章意思也差不多。 对于对中文文本行词频,可以先用jieba行分词。???2,Tf–idf权重向量单词频率对文档意思有重要作用,但是在对比长度不同的文档时,长度较长的文档的单词频率将明显倾向于更大。 三,图片图片的最常用方法是获图片的像素矩阵,并将其拼接成一个向量。????

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    选择与(降维)

    选择和降维1、相同点和不同点选择和降维有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少数据集中的属性(或者称为)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:降维的方法主要是通过属性间的关系 ,如组合不同的属性得新的属性,这样就改变了原来的空间;而选择的方法是从原始数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的空间。 —主成分分析(PCA)”Singular Value Decomposition(奇异值分解),详细见“简单易学的机器学习算法——SVD奇异值分解”Sammon’s Mapping(Sammon映射)选择都是从原始中找出最有效 (同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性)的:将原始转换为一组具有明显物理意义(Gabor、几何、纹理)或者统计意义或核的选择:从集合中挑选一组最具统计意义的 ,达到降维两者作用:1 减少数据存储和输入数据带宽2 减少冗余3 低纬上分类性往往会高4 能发现更有意义的潜在的变量,帮助对数据产生更深入的了解

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    汉字字符器 ,发音、字形用做深度学习的

    在深度学习中,很多场合需要汉字的(发音、字形)。本项目供了一个通用的字符框架,并内建了 拼音、字形(四角编码) 和 部首拆解 的器拼音器:汉字的拼音作为,发音相似的字在编码上应该相似。示例:胡 -> hú,福 -> fú字形(四角编码)器:中文的外形作为,相似的汉字在编码上应该相近。 示例:门 -> 37001,闩 -> 37101部首拆解器:汉字的偏旁部首拆解作为,相似的汉字在编码上应该相近。

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    C++ OpenCV之FLANN匹配

    前言前面我们学了《C++ OpenCV之BFMatcher匹配》BFMatcher的匹配,这一章我们看一下FLANN的匹配。 它是一个对大数据集和高维行最近邻搜索的算法的集合,而且这些算法都已经被优化过了。在面对大数据集时它的效果要好于 BFMatcher。 这次我们在加载图片的时候直接以灰度图的方式加载来,后面就不再用先转换为灰度图的过程了。然后我们运行一下看看加载出来的图片效果。? 1.我们还是先用Surf行检测,因为这个相对速度会快,把我们对两张图片获的KeyPoint放到各自对应的descriptor里面。? 2.根据上一步已经出的descriptor的两个Mat,通过FlannBaseMatcher行最佳匹配,存放到我们定义的一个DMatch里面。?

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    C++ OpenCV之SIFT检测

    前言前面我们介绍了《C++ OpenCV之SURF检测》,这一篇我们在介绍一下SIFT的。 SIFT类似方向定位通过计算关键点局部邻域的方向直方图,寻找直方图中最大值的方向作为关键点的主方向通过计算点周围像素点x,y方向的哈尔小波变换,将x、y方向小波变换的和向量的最大值作为点方向描述子是关键点邻域高斯图像梯度方向直方图统计结果的一种表示 删除弱边缘--通过Hassian矩阵值实现,小于阈值自动舍弃。 记得我们要加上opencv2xfeatures2d.hpp使用SIFT检测,其实红框里面是我们定义的参数,可以修改一下参数行变化?运行效果 ? 可以看到获到的Keypoints的点更少了。以上就是SIFT的介绍。

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    C++ OpenCV之SURF检测

    SURF基本介绍SURF(Speeded Up Robust Features)关键性:检测尺度空间选择不变性向量SURF算法工作原理 选择图像中的POI(Points of interest ) Hessian Matrix在不同的尺度空间发现关键点,非最大信号压发现点方法、旋转不变性要求生成向量 SURF构造函数介绍C++: SURF::SURF( double hessianThreshold 上面红框这里我们在读图片的时候加上了一个参数,IMREAD_GRAYSCALE,这样我们现在读的图片直接来就是灰度图了,不用再用cvtcolor行转换了。 开始行SURF检测因为我们要用到cv::xfeatures2d::SURF这个类,所以首先要在头文里要引用xfeatures2d.hpp的头文件?? 上面可以看到在SURF::create里面,把几个默认的参数都行的赋值和修改,运行的效果为?-----END-

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    音频建模:音频

    python_speech_features 滤波器与MFCC梅尔音阶步骤计算梅尔滤波器组微分系数和加速度系数python_speech_features滤波器与MFCC任何自动语音识别系统的第一步都是 所有滤波器组能量的对数。 有了滤波器组能量,我们就可以它们的对数。这也是由人类听力引起的:我们听不到线性范围的响度。通常,

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    描述、匹配的通俗解释

    本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题。首先我通过几张图片来指出什么是匹配,以及匹配的过程。图像一:彩色圆圈为图像的点?图像:? 图像一与图像的匹配:? 上述三个对话其实分别代表这描述和匹配。 那么什么样的描述是一个好的描述呢,就要到我们为什么要描述了?我们描述是为了能够更好的匹配,使得我们认为描述相同的是同一个的是可信的(概率高的)。 小黑:我也有一个西边是三角形,东边是圆形,北边是菱形,南边是正方形。这时候两个的描述就一致了,即拥有了旋转不变性。所以只要对定义方向,然后在同一个方向上描述就可以实现旋转不变性。

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    工程 vs. :比赛开始!

    你需要了解关于这个问题的一些信息,并且用你的定数据集来做好工作。下面是一些训练集的数据,使用两个预测因子来建立一个分类系统模型(我会在后面揭晓数据来源):? 在第一个成分之后,第个成分以同样的方式来处理剩下的数据,并且依次下去。对于这些数据,有两种可能的组成部分(因为只有两个预测因子)。以这种方式使用PCA通常被称为。 在这里,ROC曲线的下方部分,用第一个成分得到的面积是0.5,第个成分得到的面积是0.81。这些结果与上面的点混在一起;第一个成分在类中具有随机混合的性,而第个成分似乎可以很好地分离类。 我们可能只需要使用前X个成分来获预测因子中绝大部分的信息,然后丢弃其他的成分。在这个例子中,第一个成分占据预测器变量的92.4%,同样的方法可能会丢弃最有效的预测因子。工程的想法是怎么出现的呢? 问题的关键是,经常有太多的需要设计,而且它们很可能在一开始就很不直观。的另一方面关系到相关性。在定数据集上的预测因子之间往往有着高度相关性,这是很好理解的。

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    选择与最全总结

    在上篇选择与最全总结之过滤法中已经介绍了选择的其中一大方法--过滤法。本篇将继续介绍选择与方法,其主要内容如下所示。 另外,支持向量机和逻辑回归使用参数C来控返回的矩阵的稀疏性,参数C越小,返回的越少。Lasso回归,用alpha参数来控返回的矩阵,alpha的值越大,返回的越少。 final_results = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=index, how=outer), dfs)final_results 被用于所有的机器学习算法。用于文本、图像、地理空间数据、日期和时间,以及时间序列。 从一组初始测量数据开始,并构建具有信息性和非冗余性的派生值(),促后续的学习和泛化步骤,在某些情况下还会导致更好的人类解释。

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    C++ OpenCV之HOG(自带行人检测调用)

    前言方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是一种在计算机视觉和图像处理中用来行物体检测的描述子。 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成。Hog结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。 需要醒的是,HOG+SVM行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。 HOG描述子灰度图像转换梯度计算分网格的梯度方向直方图 块描述子块描述子归一化数据与检测窗口匹配方法函数APIC++: gpu::HOGDescriptor::HOGDescriptor(

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    Haar-like原理

    https:blog.csdn.netchaipp0607articledetails79943932 Haar-like是一种非常经典的算法,尤其是它与AdaBoost组合使用时对人脸检测有着不错的效果 但是Haar-like本质上只是一种算法,下面我们只从的角度聊一聊Haar-like。它一共涉及到3篇经典的论文。 Haar-like过程就是利用上面定义的窗口在图像中滑动,滑动到一个位置的时候,将窗口覆盖住的区域中的白色位置对应的像素值的和减去黑色位置对应的像素值的和,得到的一个数值就是haar中一个维度 这些扩展主要增加了旋转性,能够到更丰富的边缘信息。 ?----积分图计算Haar的第三个经常及的概念,就是积分图了,首先积分图这个东西和Haar一点关系都没有,它们是两个独立的概念。 我们注意到,积分图是在计算一个区域内所有点的像素值的和,Harr的过程也是这样啊,它们本质上在做一个东西而已,积分图那套东西,搬到Haar计算上完全不需要一点改的啊。 ?

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    图像局部

    图像是图像分析与图像识别的前,它是将高维的图像数据行简化表达最有效的方式,从一幅图像的的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据出图像中的关键信息,一些基本元件以及它们的关系 DoH方法就是利用图像点阶微分Hessian矩阵, Hessian矩阵行列式的值,同样也反映了图像局部的结构信息。与LoG相比,DoH对图像中的细长结构的斑点有较好的抑作用。 SIFT的优点SIFT是图像的局部,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性;独性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量数据库中行快速 SIFT的缺点实时性不高,因为要不断地行下采样和插值等操作; 有时点较少(比如模糊图像); 对边缘光滑的目标无法准确(比如边缘平滑的图像,检测出的点过少,对圆更是无能为力)。 算法原理详解:Harris点检测,FAST检测Harris角点Harris角点检测是一种基于图像灰度的一阶导数矩阵检测方法。

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    机器学习-

    目标 应用DictVectorizer实现对类别行数值化、离散化 应用CountVectorizer实现对文本行数值化 应用TfidfVectorizer实现对文本行数值化 说出两种文本的方式区别 定义 是将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字 注:值化是为了计算机更好的去理解数据 字典(离散化) 文本 图像 (深度学习) API sklearn.feature_extraction 字典 作用:对字典数据值化 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 总结 对于当中存在类别信息的都会做one-hot编码处理 文本 作用:对文本数据值化 sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer( 其实就达到了一个分词的效果,所以我们要对中文行分词处理 下面代码需要前把文本做好空格间隙 def count_chinese_demo(): 中文文本值抽 :return: data =

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