feature-extraction

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로컬 바이너리 패턴을위한 MATLAB 코드

LBL 알고리즘의 Matlab 구현이 here 인 것을 알기 위해 고민 중입니다. 나는 모든 픽셀에 대해 바이너리를 계산하는 방법을 찾고있다. 이웃 픽셀이 실제 중심 픽셀 크기보다 큰 부분을 계산합니다. 로컬 히스토그램을 사용하여 이미지의 피쳐를 계산하기 위해 모든 픽셀의 바이너리를 계산하고 싶습니다. [ysize, xsize] = size(image);

matlab image-processing computer-vision feature-extraction lbph-algorithm 2014-11-27

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특징 벡터 표현 신경망

목적 : 신경 회로망 설명을 사용하여 숫자 인식 : 이미지 8 x 13 pixels로 정규화 있습니다. 각 행에 대해 검은 색 픽셀은 1이고 모든 흰색 흰색 0입니다. 다음과 같이 각 화상 따라서 벡터의 벡터로 표현된다 : 문제점 :가 신경망에 vector of vectors 사용할 수있다? 이미지가 어떻게 표현되어야 하는가? 행을 1 벡터로 결합 하시겠습

algorithm machine-learning neural-network feature-extraction 2014-12-01

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안드로이드에서 오디오 기능을 인식하고 추출하는 방법

네덜란드에서는 새로운 해 전날 수백 명의 사람들이 부상을 입습니다. 매년 수십 명의 사람들이 불꽃 사고로 눈을 감습니다. 희생자의 대다수는 불꽃 놀이를 직접하지는 않지만 잘못된 시간에 잘못된 장소에 있습니다. 스마트 폰의 마이크를 사용하여 불꽃 놀이로 만든 사운드를 식별 할 수있는 Android 앱을 개발하고 싶습니다. 중앙 데이터베이스에서 (스마트 폰의

android audio fft speech-recognition feature-extraction 2014-12-08

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RandomForest 알고리즘은 몇 개의 기능을 선택합니까?

임의의 포리스트로 작업하고 있는데 기능 선택이 어떻게 작동하는지 알고 싶습니다. 423 개의 기능 세트가 있으며 log2 (F) + 1을 사용하여 임의로 선택된다는 것을 알고 있습니다. 따라서이 방법으로 12/13 기능 세트를 얻을 수 있습니다. 그러나 내가 이해할 수없는 것은 선택이 얼마나 무작위인지, 그리고 그 부분 집합이 각 나무마다 다른 것인지 아니

machine-learning random-forest feature-extraction 2014-12-12

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KMeans로 텍스트 클러스터링을위한 특징 벡터로 countvectorizer와 tfidfvectorizer를 모두 사용하는 것이 합리적입니까?

약 1000 개의 댓글이 포함 된 내 CSV 파일에서 내 기능 벡터를 구축하려고합니다. 내 특성 벡터 중 하나는 scikit learn tfidf 벡터 라이저를 사용하는 tfidf입니다. 그것은 또한 특징 벡터로 카운트를 사용하는 것이 합리적입니까, 아니면 내가 사용해야하는 더 나은 특징 벡터가 있습니까? 그리고 만약 내 기능으로 Countvectorize

python machine-learning scipy scikit-learn feature-extraction 2014-12-16

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슈퍼 픽셀 텍스처?

슈퍼 픽셀이 불규칙한 모양을하고 있기 때문에, 나는 그 (것)들을위한 짜임새 특징을 추출하는 방법 확실하지 않다. 내가 온라인에서 찾은 모든 기술은 텍스쳐 정보 추출을위한 직사각형 이미지를 필요로합니다.

computer-vision textures feature-extraction 2014-12-16

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클러스터링 알고리즘 (Kmeans & EM)의 기능 확장 (정규화)

KMeans 클러스터링 알고리즘을 사용하여 프로필 데이터를 분석하고 싶습니다. 샘플 데이터 형식은 다음과 같습니다. Features: name ISBN Date ID price .... 'A' '31NDB' '05/18/2014' 'CBDDN' 12.00 'B' '3241B' '08/19/2012/ 'ABCDE' 33.08

machine-learning cluster-analysis normalization feature-extraction 2014-10-31

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파이썬에서 제대로 해시 기능을 사용하는 방법에

나는 (이 비록 같은 x = np.array([3,2,0,4,5,2,1...]) #the dimension of the vectors is above 50000 y = np.array([1,3,4,2,4,1,4...]) 내가하고 싶은 것은이 벡터의 차원을 줄이기 위해 해싱 기능을 사용하는 것입니다 같은 차원의 다양한 배열을 가지고 충돌이 될 것입니다.

python hash scikit-learn feature-extraction 2014-12-20

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이미지 처리 (알고리즘 또는 설명)의 피처 설명자는 무엇입니까?

이미지 기능과 관련하여 용어 설명자의 의미와 혼동되는 경우가 많습니다. 설명자는 점의 로컬 인접 지역에 대한 설명 (예 : 플로트 벡터)입니까, 설명을 출력하는 알고리즘 인 설명자입니까? 또한, 정확하게 feature-extractor의 결과는 무엇입니까? 나는 오랫동안이 질문을 해왔다. 그리고 내가 생각해 낸 유일한 설명은 기술자가 알고리즘과 설명이라는

image-processing computer-vision feature-detection feature-extraction 2014-12-22

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Scikit-Learn Python의 CountVectorizer()는 큰 데이터 세트를 먹일 때 메모리 오류를 발생시킵니다. Smaller 데이터 세트가있는 동일한 코드가 제대로 작동하지만 무엇이 누락 되었습니까?

나는 두 클래스 기계 학습 문제에 종사하고있다. 교육 세트에는 2 백만 개의 URL 행 (문자열)과 레이블 0과 1이 있습니다. 분류 자 ​​LogisticRegression()은 테스트 데이터 집합이 전달 될 때 두 개의 레이블 중 하나를 예측해야합니다. 작은 데이터 세트, 즉 URL이 78,000 개이고 라벨에 0과 1을 사용할 때 95 %의 정확도 결

python numpy machine-learning scikit-learn feature-extraction 2014-11-20

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