Публикации по теме 'feature-extraction'
PyFeats: программное обеспечение с открытым исходным кодом для извлечения признаков изображения.
Введение
Когда дело доходит до решения проблем компьютерного зрения, алгоритмы машинного обучения следуют важному начальному шагу: извлекают признаки из предоставленных изображений. Извлечение признаков служит основой любой системы классификации образов, играя ключевую роль в процессе распознавания.
Чтобы сделать сложную задачу распознавания образов выполнимой, образцы должны быть преобразованы в сжатые представления, называемые признаками. Эти функции инкапсулируют суть шаблонов,..
Мастерство разработки функций: усовершенствуйте свои модели машинного обучения.
Оглавление:
∘ Виды фичеинжиниринга · 1. Преобразование признаков: ∘ I) Вменение отсутствующих значений: ∘ II) Обработка категориальных значений:- ∘ III) Обнаружение выбросов: ∘ IV ) Масштабирование характеристик: · 2. Построение признаков: · 3.Выбор признаков: · 4. Извлечение признаков:
Инжиниринг признаков — это процесс использования знаний предметной области для извлечения признаков из необработанных данных. Эти функции можно использовать для повышения..
Мой опыт стажировки в Couture.AI
От «Я не знаю, что такое документация» до «Эй! Я создал API». За два месяца работы здесь я многому научился. Я прекрасно провел время, изучая новую область компьютерных наук вместе с моими коллегами-стажерами. Наша работа в основном связана с машинным обучением. Итак, первую неделю мы провели, знакомясь с ним — просмотром печально известных видеокурсов Эндрю Нг по машинному обучению, реализацией нескольких базовых алгоритмов с помощью Sklearn и чтением практической книги по машинному..
Извлечение функций изображения: локальные двоичные шаблоны с Cython
Вступление
Общая цель извлечения признаков - представить необработанные данные в виде сокращенного набора функций, который лучше описывает их основные особенности и атрибуты [1]. Таким образом, мы можем уменьшить размерность исходных входных данных и использовать новые функции в качестве входных данных для обучения методам распознавания образов и классификации.
Хотя есть несколько функций, которые мы можем извлечь из изображения, локальные двоичные шаблоны (LBP) - это теоретически..
Преобразование текстовых документов в матрицу
Класс CountVectorizer является частью модуля sklearn.feature_extraction.text в библиотеке Scikit-learn, широко используемой библиотеке машинного обучения в Python.
CountVectorizer используется для преобразования набора текстовых документов в матрицу количества токенов. Он делает это, анализируя частоту появления каждого слова в текстовых документах и создавая матрицу, где каждая строка представляет документ, а каждый столбец представляет слово в корпусе. Значение в каждой ячейке..
Подход к выбору врача с позиций науки о данных
Наука о данных в реальном мире
Подход к выбору врача с позиций науки о данных
Мой врач был великолепен, был , потому что я переехал. Или он переехал. Или моя работа изменила страхование здоровья, и он больше не покрывается страховкой. Или он ушел на пенсию, открыл фургон с едой и взял шестерых пуделей - все равно неважно почему - мне нужно найти нового врача.
Оказывается, у моей страховки Оскар есть довольно полезный инструмент поиска - множество фильтров и врачей в сети, и..
Краткое введение в извлечение признаков
Один полезный инструмент, который вы должны попробовать при извлечении функций из временных рядов.
Вы используете необработанные данные временных рядов для своих моделей обучения с учителем или без учителя, а набор данных слишком велик для эффективного управления? Или скорость ваших моделей обучения довольно низкая?
Тогда вы, возможно, захотите поближе познакомиться с извлечением признаков. В этой статье я кратко расскажу о целях, преимуществах и проблемах извлечения признаков...
