Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
如何在 Apache Spark 中通过 DStream 使用特征提取
我有通过 DStream 从 Kafka 到达的数据 我想进行特征提取以获得一些关键词 我不想等待所有数据的到达 因为它是可能永远不会结束的连续流 所以我希望以块的形式执行提取 如果准确性会受到一点影响 对我来说并不重要 到目前为止 我整理
scala
apachespark
featureextraction
dstream
PCL 点特征直方图 - 分箱
分箱过程是点特征直方图估计的一部分 结果是b 3bins 如果仅使用三个角度特征 alpha phi theta 其中 b 是 bins 的数量 为什么b 3并不是b 3 假设我们考虑阿尔法 将特征值范围细分为b个区间 您迭代查询点的所有邻
Histogram
pointCloudLibrary
featureextraction
featureselection
筛选提取-opencv
我正在尝试开始使用 C OpenCv 进行筛选特征提取 我需要使用 SIFT 提取特征 将它们在原始图像 例如一本书 和场景之间进行匹配 然后计算相机姿势 到目前为止我已经找到了这个算法 http opencv itseez com doc
c
opencv
sift
SURF
featureextraction
如何将逻辑回归模型获得的系数映射到pyspark中的特征名称
我使用 databricks 列出的管道流构建了一个逻辑回归模型 https docs databricks com spark latest mllib binary classification mllib pipelines html
PySpark
LogisticRegression
featureextraction
有没有办法获取 R 中随机森林树中用于分类的实例?
The getTreeR 中的 randomForest 包中的函数显示随机森林中使用的特定树的结构 这是 iris 数据集的示例 library randomForest data iris rf lt randomForest Spec
r
machinelearning
RandomForest
featureextraction
featureselection
GLCM 图像中的黑色空间
我正在尝试使用 Haralick 描述的 GLCM 能量 均匀性等 计算我拥有的一系列 4 波段 R G B NIR 航空照片的一些纹理测量值 我已经在一个子集上尝试过这个 但最终得到的图像大部分是空白的 我目前的理解是 它与灰度和leve
python
NumPy
featureextraction
scikitimage
GLCM
使用 tsfresh 仅选择一定数量的顶级特征
如何使用 tsfresh 选择时间序列的前 n 个特征 我可以决定要提取的主要特征的数量吗 基于 Chaitra 的上述评论和这个答案 https stackoverflow com questions 62991201 tsfresh g
python
TimeSeries
featureextraction
featureselection
tsfresh
HOG描述符是旋转不变的吗?
我正在从事杂草检测工作 我已经开始从 HoG 描述符中提取特征 根据 HoG 文献研究表明 HoG 不是旋转不变的 我有每类杂草的总共 18 张图像 有两类 在我的训练和测试数据库中 我将每个图像旋转了 5 10 15 20 355 度 训
imageprocessing
ComputerVision
Histogram
featureextraction
确定隐马尔可夫模型中隐藏状态的数量
我正在学习隐马尔可夫模型 用于对 t 个图像帧序列中的运动进行分类 假设每个帧有 m 个维度的特征 然后我将它聚集成一个符号 用于可观察的符号 我为 k 类创建 k 个不同的 HMM 模型 那么 如何确定每个模型的隐藏状态数量以优化预测 顺
machinelearning
ComputerVision
hiddenmarkovmodels
featureextraction
如何通过将另外两个 tf.feature_column 相乘来创建 tf.feature_column?
在Tensorflow中已经有一个通过交叉列创建特征的函数tf feature column crossed column 但更多的是针对类别数据 数字数据怎么样 例如 已经有 2 列 age tf feature column numer
python
tensorflow
machinelearning
featureextraction
tensorflowestimator
在Featuretools中计算多个训练窗口的特征
我有一张包含客户和交易的表 有没有办法获取过去 3 6 9 12 个月过滤的功能 我想自动生成功能 过去 3 个月的跨性别者数量 过去 12 个月内跨性别者数量 过去 3 个月的平均跨性别者 过去 12 个月的平均跨性别者 我尝试过使用tr
featureextraction
featuretools
OpenCV 3.0.0 SurfFeatureDetector 和 SurfDescriptorExtractor 错误
我正在尝试实现 OpenCV 3 0 0 SURF 功能描述和检测 但在 OpenCV 站点上运行示例代码后 我收到了大量与 SURF 相关的错误 知道可能出了什么问题吗 谢谢 include
c
opencv
featuredetection
featureextraction
SURF
如何在 scikit-learn(用于计算机视觉)中使用自己的数据集?
如何在 scikit learn 中使用我自己的数据集 Scikit教程总是以加载他的数据集 数字数据集 花卉数据集 为例 http scikit learn org stable datasets index html http scik
image
Dataset
machinelearning
scikitlearn
featureextraction
RandomForestRegressor 和 feature_importances_ 错误
我正在努力从我的 RandomForestRegressor 中提取特征重要性 我得到 属性错误 GridSearchCV 对象没有属性 功能重要性 有谁知道为什么没有属性吗 根据文档应该存在这个属性 完整代码 from sklearn e
python
scikitlearn
RandomForest
featureextraction
Gridsearch
变量值列表的 Tensorflow 特征列
从 TensorFlow 文档中可以清楚地了解如何使用tf feature column categorical column with vocabulary list创建一个特征列 它将一些字符串作为输入并输出一个单热向量 例如 voca
tensorflow
machinelearning
neuralnetwork
featureextraction
对于尺度不变特征提取,是否有 SURF 和 SIFT 的快速替代方案?
SURF 已获得专利 SIFT 也已获得专利 ORB和BRIEF没有专利 但它们的特征不是尺度不变的 严重限制了它们在复杂场景中的实用性 是否有任何特征提取器可以像 SURF 一样快速地提取尺度不变特征 并且不像 SURF 和 SIFT 那
opencv
ComputerVision
featuredetection
featureextraction
如何在 OpenSMILE 中创建自定义配置文件
我正在尝试使用 OpenSMILE 从音频样本中提取一些功能 但我意识到设置配置文件是多么困难 该文档不是很有帮助 我能做的最好的事情就是运行一些提供的示例配置文件 查看结果 然后进入配置文件并尝试确定指定功能的位置 这是我所做的 我使用了
Audio
featureextraction
audeeringopensmile
使用 OpenCV 从小图像中提取点描述符
我正在尝试提取不同的点描述符 SIFT SURF ORB BRIEF 来构建视觉词袋 问题似乎是我使用的图像非常小 12x60px 使用密集提取器 我可以获得一些关键点 但是在提取描述符时 没有提取任何数据 这是代码 vector
opencv
imageprocessing
featuredetection
featureextraction
使用 countvectorizer 和 tfidfvectorizer 作为 KMeans 文本聚类的特征向量是否有意义?
我正在尝试从包含大约 1000 条评论的 csv 文件中构建我的特征向量 我的特征向量之一是使用 scikit learn 的 tfidf 矢量器的 tfidf 使用计数作为特征向量是否有意义 或者我应该使用更好的特征向量 如果我最终使用
python
machinelearning
scipy
scikitlearn
featureextraction
计算机视觉:提取有关给定轮廓的形状的信息(例如尖的、圆形的......)
给定线条和顶点形式的形状的 2D 轮廓 如何从中提取信息 比如 尖的 圆的 直线 形状与给定形状的相似度 代码不是必需的 我更感兴趣 涉及的概念和技术名称 指导我的搜索 提前致谢 影像瞬间 一种方法是计算二维轮廓所描述的形状的一阶和二阶中心
Algorithm
languageagnostic
ComputerVision
featureextraction
1
2
»