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训练中的特征提取
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我在使用特征提取来进行对象分类方面有困难。我需要分类不同类型的汽车，但我不知道哪种特征提取技术用于培训的目的。
简单地说，我怎么能断定算法A对我的目的是好的，我应该寻找哪些特性呢？还请告诉我是否有任何module来实现python中的特征提取。
浏览 4提问于2013-07-28得票数 0
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下面是一个场景：
我们有一个网站，有能力为学生创建一个电子组合，这是一个与你的项目相结合的个人资料页面，你可以添加到它。对于每个学生组合，我们将让一位教育家审查该组合，并根据该组合的内容给出一组分数。因此，一组分数，将被归结为一个总分，将与每个学生的组合相关联。因此，我们有分数数据，与投资组合数据相关联，我们希望使用这些数据作为机器学习算法的监督训练数据。因此，计算机可以检查数以千计的这些案例，寻找模式，提供洞察力，并能够预测其他投资
浏览 4提问于2014-02-01得票数 0
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我正在构建一个模型，该模型将预测流经管道的产品的提前期。我在想，最好对这些数据进行某种类型的聚类，然后使用集群ID作为我的模型的一个特征，也许交付期与该字段中存在的信息类型相关。以下是我的思路)
1)清理和标记化文本
浏览 1提问于2020-02-09得票数 1
我在网上搜索了二元词和一元词的文本特征提取，但仍然没有找到有用的信息，有人能告诉我它们之间的区别吗？例如，如果我有一个文本“我有一只可爱的狗”，如果我使用二元语法方法进行特征提取和一元语法提取，会发生什么？
浏览 1提问于2017-04-18得票数 13
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我想使用我在图像数据集上训练的VAE作为另一个任务的特征提取器，这样我就可以用我的VAE替换一个用于特征提取的ResNet。我用哪几层来做这个？使用“标准”自动编码器，您只需使用编码网络，但是由于VAE的潜在层由均值和分布组成，我不知道应该使用哪些层进行特征提取。
有人知道如何使用VAE作为特征提取器吗?使用不同的组件应该考虑什么？
浏览 4提问于2020-11-10得票数 0
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我想开发一个应用程序来检测扫描的文件，其中可能包含混合文本，图形，图像等文本。我想我可以使用固定大小的滑动窗口技术，并使用前馈神经网络或SVM来对这些区域进行分类，但我被特征提取阶段所困，常用的特征提取方法是什么？
浏览 1提问于2015-03-18得票数 2
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我正在建设一个NLP管道，我试图让我的头脑在优化的结构。我目前的理解如下：
从我在网上读到的内容来看，有几种关于特征提取的方法，但是没有一个可靠的例子/答案。有可靠的特征提取</e
浏览 1提问于2019-07-02得票数 0
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作者定义了8个过程来实现一个接一个的OCR (2后1，3后2等等)：
这就是他们写的关于表示的内容为此，为每个类提取了一组特征，这有助于将其与其他类区分开来，同时在class.The字符图像表示方法中保持对特征差异的不变量，通常分为三大类：(a)全局变换和级数展开(b)统计表示，(c)几何和拓扑表示这就是他们写的关于特征提取的东西(
浏览 0提问于2017-06-06得票数 3
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我的问题是，如果一个数据集中有6个特征，如果某些特征是非数字的，我可以通过标签编码器或其他方法来转换它们。但是，如果其中一个功能是一个巨大的文本体(段落)，我应该使用什么预处理技术来建模一个SVC或KNN分类器(而不是朴素贝叶斯)？
谢谢。
浏览 1提问于2014-10-26得票数 0
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用深度学习进行特征提取，同时利用传统机器学习或增强技术进行分类，是否合乎逻辑？
如果使用ML算法进行分类，而不是用深度学习方法进行特征提取，那么使用ML算法可以吗?我知道，如果特征工程成功，该模型将自动取得良好的效果。例如:如果我想做一个文本分类问题，我是否可以建立这样一个模型( RNN块的堆栈+ Adaboost)，其中RNN块执行特征提取，Adaboost进行分类？说得通吗？我提出了一种采用集成深度学习框架进行特征提取的体系结构，
浏览 0提问于2022-10-27得票数 1
我正在使用opencv2.4和python2.7，有哪些图像的特性可以用于svm分类，我已经经历过冲浪和sift，但是作为初学者，me.What似乎很难使用其他的特征提取技术吗？
浏览 0提问于2016-03-25得票数 1
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对于那些尝试过脑图像特征检测/匹配方法的人来说，这是一个宽泛的问题，或许也是一个糟糕的问题：成功的数据匹配/检测测试是什么样子的？编辑:到目前为止，我并没有试图检测到任何不同的特征。我正在使用OpenCV的ORB、SIFT、SURF等检测方法，并查看它们所识别的特征。然而，有时大脑的方向会从几组图像完全改变到下一组，所以如果我比较这些图像
浏览 4提问于2016-06-20得票数 0
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基于NLTK的情感分析
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如果您要在python中使用NLTK对评论文本进行情感分析，那么需要遵循的高级步骤是什么。在NLTK中有很多术语，比如词根、词类等等，但我想知道一种处理文本的高级方法。
浏览 3提问于2016-04-08得票数 0
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我对机器翻译感兴趣，更具体地说，我想研究两个字符串之间的相似之处。我想知道是否有深入学习的方法来进行文本特征提取。我已经尝试过著名的统计方法，如余弦相似度、Levenstein距离、词频等。
谢谢
浏览 0提问于2018-05-20得票数 0
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我的目标是确定物体的颜色。并进行分类，例如，一些蓝色，有点深蓝色或浅蓝色可以归类为一种类型-蓝色。我有一些模板对象图像。他们有很多人。我想要的是手动将这些图像分组。例如，一些对象有蓝色的文本，但有一些区域是黄色的等。通过某种算法，我首先对它们进行人工分组，然后由计算机对每组进行分析，以进行一些特征提取。然后，当从摄像头获取随机选择的对象的视频或图像时，我希望正确地识别它所在
浏览 2提问于2011-08-03得票数 2
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我在搜索一个可以转换为mongodb查询的nlp库。我发现很少有nlp库可以将nlp转换为数据库查询，也找不到一个将自然语言转换为mongo的库。有什么图书馆可以做到这一点吗？我已经找到了一些将自然语言转换为数据库查询的nlp库，但我还没有发现任何将自然语言转换为mongo的库。有没有这样的库？该库可以使用任何语言(.net、node、Python...)。
浏览 37提问于2019-02-01得票数 1
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在我看来，“特征提取”和“特征学习”是等价的概念，然而，维基百科有两篇专门针对它们的文章是非常不同的。特别是在特征学习文章中，只提到了神经网络/深度学习。然而，它们似乎同样适用于这两种情况，因为自动编码器从原始(通常是图像)数据中提取特征，而现在提取的特性则输入到下一层。
那么，这些术语的真正区别是什么？
浏览 0提问于2015-11-09得票数 4
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我试图在一些数据上建立一个二进制预测器，它有一个带有文本的列，还有一些带有数值的列。我的第一个解决方案是在文本上使用word2vec提取30个特性，并将它们与随机森林中的其他值一起使用。它产生了良好的效果。我感兴趣的是改进文本到特征模型。
然后，我想改进BERT的特征提取算法。我成功地实现了一个经过预先训练的word2vec特征提取模型，并对其进行了一些改进。现在
浏览 7提问于2019-09-23得票数 2
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