数据特征提取_hog特征提取_python特征提取 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

机器学习之数据清洗与特征提取

导语：本文详细的解释了机器学习中，经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA，从理论、数据、代码三个层次予以分析。机器学习，这个名词大家都耳熟能详。...而在这个结合体中，如何进行数据分析处理是个人认为最核心的内容。通常在机器学习中，我们指的数据分析是，从一大堆数据中，筛选出一些有意义的数据，推断出一个潜在的可能结论。...3、分类器处理：根据模型把数据分类，并进行数据结论的预测。本文讲的主要是数据的预处理（降维），而这里采用的方式是PCA。...简单点说：假设有x1、x2、x3…xn维数据，我们想把数据降到m维，我们可以根据这n维的历史数据，算出一个与x1…xn相关m维数据，使得这个m维数据对历史数据的关联比达到最大。...，由于数据集的维度可能很高，这时候我们需要对数据进行降维。

11.3K20 19

特征提取

首先必须知道什么是特征工程什么是特征工程特征工程是通过对原始数据的处理和加工，将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程，属性是数据本身具有的维度，特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性，通常是通过属性的计算...比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。...某种程度而言，好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础那么如何提取好的特征将是本文主要内容我们将简要介绍一些常用的特征提取方法：字典加载特征:DictVectorizer 文本特征提取：词频向量...字典特征提取器：将字典数据结构抽和向量化类别类型特征借助原型特征名称采用0 1 二值方式进行向量化数值类型特征保持不变 from sklearn.feature_extraction import...在搜索和数据挖掘中经常使用。上公式 ?

9803 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

C++ OpenCV特征提取之扩展LBP特征提取

前言前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取》，用的是基本的LBP特征的提取，这次我们接着上次的代码，来看看扩展的ELBP的特征提取。...例如，将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时，常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息，而较多的模式种类将使得数据量过大，且直方图过于稀疏。...因此，需要对原始的LBP模式进行降维，使得数据量减少的情况下能最好的代表图像的信息。...上图为值为17时可以看到，扩展的LBP算法比基本的LBP特征提取的更为明显一些。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。

2.2K3 0

LegoLoam(2)特征提取

概述本节主要讲节LeogLoam中点云特征提取部分 2....特征提取 2.1 点云预处理点云数据的坐标轴进行交换，变换后的坐标轴如下图: 图片点云数据计算偏航角yaw, yaw = -\arctan(point.x, point.z) (-atan2...，由于imu数据和点云数据时间戳不对齐，因此对imu数据的三个角度进行插值计算出点云时间戳下的imu的三个姿态角，特别的对于起始时刻的点云数据对应的imu三个姿态角保存 for (int i = 0;...cosImuRollStart * y5 + imuShiftFromStartYCur; p->z = z5 + imuShiftFromStartZCur; } 2.3 点云特征提取...0.02 * segInfo.segmentedCloudRange[i]) cloudNeighborPicked[i] = 1; } } 特征提取

9451 0

文本数据的特征提取都有哪些方法？

导读介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。介绍在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。...文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。...理解文本数据我相信你们所有人都对这个场景中包含的文本数据有一个合理的概念。请记住，文本数据总是可以以结构化数据属性的形式存在，但通常这属于结构化分类数据的范畴。 ?...然而，文本文档没有固有的结构，因为可以有各种各样的单词，这些单词在不同的文档中会有所不同，而且与结构化数据集中固定数量的数据维度相比，每个句子的长度也是可变的。...每一行有四个元素，前两个元素要么是数据点标识符，要么是簇标签(在矩阵的后半部分中有一次合并了多个数据点)，第三个元素是前两个元素(数据点或集群)之间的簇距离，最后一个元素是合并完成后簇中元素\数据点的总数

5.8K3 0

特征提取之 DictVectorizer

特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。...用 Python 进行特征提取的方法有很多，这里我使用 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 这个类来进行特征提取，毕竟新版本的 scikit-learn...检查完版本之后就是讲解怎么使用 DictVectorizer 进行特征提取。...用 DictVectorizer 进行特征提取 虽然在开头我解释了特征提取主要用于提取图像数据的特征，但是提取其他类型数据的特征也是时常会有的。...，其中每个数据点有两个特征 X1 和 X2，没有目标值，毕竟特征提取和数据转换属于无监督学习的范畴。

1.8K1 0

关于图像特征提取

网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。...有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。...由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。...另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。...基于线性投影分析的特征抽取方法，其基本思想是根据一定的性能目标来寻找一线性变换，把原始信号数据压缩到一个低维子空间，使数据在子空间中的分布更加紧凑，为数据的更好描述提供手段，同时计算的复杂度得到大大降低

1.2K4 0

C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取

LBP（Local binary pattern）是一个易理解且有效的局部图像特征，应用很广泛。它具有旋转不变性和灰度不变性的显著的有点。已经广泛的应用于纹理分...

1.5K1 0

【技术分享】机器学习之数据清洗与特征提取

---- 导语：本文详细的解释了机器学习中，经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA，从理论、数据、代码三个层次予以分析。机器学习，这个名词大家都耳熟能详。...而在这个结合体中，如何进行数据分析处理是个人认为最核心的内容。通常在机器学习中，我们指的数据分析是，从一大堆数据中，筛选出一些有意义的数据，推断出一个潜在的可能结论。...3、分类器处理：根据模型把数据分类，并进行数据结论的预测。本文讲的主要是数据的预处理（降维），而这里采用的方式是PCA。...简单点说：假设有x1、x2、x3…xn维数据，我们想把数据降到m维，我们可以根据这n维的历史数据，算出一个与x1…xn相关m维数据，使得这个m维数据对历史数据的关联比达到最大。...26.jpg 27.jpg 总结一下：我们在做机器学习的数据分析的时候，由于数据集的维度可能很高，这时候我们需要对数据进行降维。

1.1K4 3

特征提取——纹理特征

特征提取——纹理特征 LBP图像特征图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957...Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。

1.7K4 0

特征提取——局部特征

特征提取——局部特征 LOG,HOG,DOG微分算子在近圆的斑点检测方面效果很好 HOG特征 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details.../72850511 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/ 总结：Dalal提出的Hog特征提取的过程：把样本图像分割为若干个像素的单元...x,y,kσ)−G(x,y,σ)]∗I(x,y)=L(x,y,kσ)−L(x,y,σ) L(x,y,σ) 是图像的高斯尺度空间将相邻的两个高斯空间的图像相减就得到了DoG的响应图像 Harris角点特征提取

1.2K2 0

机器学习-特征提取

实现对文本特征进行数值化说出两种文本特征提取的方式区别定义 特征提取是将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据字典特征提取(特征离散化)...文本特征提取 图像特征提取（深度学习） 特征提取API sklearn.feature_extraction 字典特征提取 作用：对字典数据进行特征值化 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer...DictVectorizer.get_feature_names() 返回类别名称应用对以下数据进行特征提取 data = [{'city': '北京', 'temperature': 100...总结对于特征当中存在类别信息的都会做one-hot编码处理文本特征提取 作用：对文本数据进行特征值化 sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(...CountVectorizer.get_feature_names() 返回值：单词列表 sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer 应用对以下数据进行特征提取

7260 0

特征提取——颜色特征

特征提取——颜色特征颜色直方图 OpenCV之颜色空间: 颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色） R的取值范围：0-255 G的取值范围：0-255 B的取值范围：0-255

4592 0

特征提取

从类别变量中提取特征通常使用 one-hot 编码，产生2进制的编码，会扩展数据，当数据值种类多时，不宜使用 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

9292 0

Python进行特征提取

selector.get_support(True) #选择结果后，特征之前的索引 selector.inverse_transform(selector.transform(x)) #将特征选择后的结果还原成原始数据...import RFE from sklearn.svm import LinearSVC #选择svm作为评定算法 from sklearn.datasets import load_iris #加载数据集...#给出被选出的特征的数量 selector.support_ #给出了被选择特征的mask selector.ranking_ #特征排名，被选出特征的排名为1 #注意：特征提取对于预测性能的提升没有必然的联系...iris=load_iris() X=iris.data y=iris.target #特征提取 estimator=LinearSVC() selector=RFE(estimator=estimator...， #--》特征提取的学习器————》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提供transform方法，该方法用于数据转化（如归一化、正则化、 #以及特征提取 #学习器流水线

7092 0

图像局部特征提取

图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进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提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系...SIFT算法详细介绍 SIFT算法步骤构建DOG尺度空间模拟图像数据的多尺度特征，大尺度抓住概貌特征，小尺度注重细节特征。...SIFT特征提取的优点 SIFT特征是图像的局部特征，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；独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，...SIFT特征提取可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。...算法原理详解：Harris特征点检测，FAST特征检测 Harris角点特征提取 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。

2.9K2 0

CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（中）

我们讲的是特征提取的一般方式，要做的第一件事就是怎样来获取特征，这就需要根据我们要做的东西来选择特征。比如 STEAM 上有上万的游戏，不同的游戏怎么精准推送呢？...我们要根据特征提取会影响消费者购买或者玩这个游戏的因素，包括游戏的类别、主题、风格或者价格等等，这是要根据领域知识来提取的，一般需要专家参与，除此之外还会利用机器学习方法生成。...所以我们拿到这些数据的时候，需要对它进行噪音去除。一个比较简单的去除方法就是基于历史数据来平滑。...我们不仅考虑一天半天，半天可能是一天的数据，一天可能 7 次展示 1 次下载，我们可以把前面历史 100 天的数据放出来，如果只上线一天，前面 100 天的数据为零，加权之后就会降低它的权重。...所以我们可以通过这个数据给它一个先验的分布，然后通过对数据的观测来不断修正我们的观测。假定所有的的数据都是服从同样的一个先验分布，然后通过对不同的数据进行观测，来修正各种的分布。

2592 0

声学特征提取and WORLD Using

声谱图（Spectrogram） image.png 这段语音被分为很多帧，每帧语音都对应于一个频谱（通过短时FFT计算），频谱表示频率与能量的关系。在实...

4781 0

图像处理之特征提取

1.2 SIFT特征提取的方法 1. 构建DOG尺度空间：模拟图像数据的多尺度特征，大尺度抓住概貌特征，小尺度注重细节特征。...不过事实上卷积网络发明的时候，还没有这些特征提取方法。观点2：深度学习的数据需求量大对于视觉来说是个伪命题。...许多研究成果已经表明深度学习训练得到的模型具有很强的迁移能力，因此在大数据集上训练完成的模型只要拿过来在小数据集上用就可以，不需要完全重新训练。这种方式在小数据集上的结果往往也比传统方法好。...观点3：还是需要重新训练的，只能说大数据集训练好的模型提供了一个比较好的参数初始化。...在Oxford大学的VGG组提供的Hpatch数据集上，发现rootsiftpca效果最好，如图： ?

5.4K6 4

C++ OpenCV特征提取之HOG特征提取(自带行人检测调用)

HOG特征描述子提取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特征数据与检测窗口匹配方法函数API C++: gpu::HOGDescriptor::HOGDescriptor

2.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭