feature-extraction

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데이터가 데이터베이스에있는 프로젝트에서 scikit-learn Pipeline의 FeatureUnion 기능을 사용하려고합니다. 나는 내가하고있는 일을 구조화하는 방법에 몇 가지 근본적인 문제가있다. 데이터베이스의 서로 다른 두 테이블에서 두 가지 기능을 생성합니다. 나는 fetch_x1, fetch_x2 메서드를 사용하여 데이터베이스 테이블에서 관심있는

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날짜별로 순차적으로 결과를 산출하고 특정 사람/ID에 고유 한 결과를 어떻게 작성합니까?

1 년 (1 월 - 12 월) 동안 거래를 한 유일한 고객 목록이 있습니다. 그들은 3 가지 방법 (카드, 현금, 수표)을 사용하여 제품을 구입했습니다. 나의 목표는 방법론 pf 지불을 예측하는 다중 분류 모델을 구축하는 것이다. 이렇게하려면 필자의 교육 데이터에 최근 날짜 및 빈도 기능을 설계했지만 어떻게하는지 알고있는 유일한 방법은 Excel에서 Cou

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나는 내 문제의 차원을 줄이기 위해 <code>from sklearn.decomposition import PCA library, IncrementalPCA</code>을

사용하고 세트 : training_data = [...] training_target = [...] test_data = [...] test_target = [...] ipca = IncrementalPCA(n_components, batch_size) new_training_data = ipca.fit_transform(training_data)

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키 포인트 검출기와 키 포인트 설명자를 결합하여 MATLAB의 이미지를 일치시키는 방법은 무엇입니까?

MATLAB의 2 개 이미지와 일치하는 3 개의 키 포인트 감지기 (Harris, MSER, DOG)와 3 개의 다른 기능 설명자 (SIFT, PCA-SIFT, GLOH)의 조합을 시험해보고 싶습니다. 두 개의 이미지를 일치시킬 때 예를 들어, 나는 match_points (해리스, SIFT) match_points (해리스, PCA-SIFT)의 조합을 시

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SIFT 기능 1500 이미지 추출

나중에 Bag of Words에 사용될 1500 개의 이미지가 포함 된 데이터 세트의 기능을 추출해야합니다. 한 이미지의 결과에는 예를 들어 MB의 메모리가 필요한 3168 개의 기능이 있습니다. 모든 기능을 저장하는 중입니까? 각 이미지의 크기가 [프레임, 설명자]가 다르므로 결과를 저장하는 좋은 방법은 무엇입니까?

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유사성을 기준으로 이미지를 주문하십시오.

얼마나 비슷한 지에 따라 순서대로 넣으려는 폴더에 많은 이미지가 있습니다. 이미지는 조직 마이크로 어레이의 조직 슬라이드입니다 (예 : http://www.proteinatlas.org/images/36302/112008_A_6_6.jpg). 내가 시도한 것 : 첫 번째 이미지를 모두 비교하여 가장 잘 일치하는 이미지를 찾습니다. 그런 다음 가장 가까운 성

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파이썬에서 쓰레드 풀이 예상보다 빠르다.

나는 파이썬과 기계 학습에 초보자이다. 멀티 스레드를 사용하여 countvectorizer() 코드를 재현하려고합니다. LogisticRegression을 사용하여 감정 분석을 수행하기 위해 옐프 데이터 세트로 작업하고 있습니다. 이것은 내가 지금까지 쓴 것입니다 : 코드 : 여기 from multiprocessing.dummy import Pool as

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피쳐 엔지니어링에서 객체 속성에 null 값을 채우는 방법은 무엇입니까?

필자는 피쳐 엔지니어링에서 Kaggle의 fill null 메소드를 살펴 본다. 일부 플레이어는 NA에 다른 개체 값을 입력합니다. 예를 들어 성별 열에 'Male', 'Female'및 NA 값이 있습니다. 메서드는 NA에 'Middle'와 같은 다른 객체 값을 채 웁니다. 그리고 그 후에, 그것은 어떤 null도없이 성 속성을 다루고 pandas는 nul

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Apache Spark의 DStream에서 피쳐 추출을 사용하는 방법

카프카에서 DStream을 통해 도착한 데이터가 있습니다. 일부 키워드를 얻기 위해 피쳐 추출을 수행하고 싶습니다. 모든 데이터가 도착할 때까지 기다리지 않고 (잠재적으로 끝나지 않는 연속적인 스트림이기 때문에), 청크로 추출을 수행하기를 바랍니다. 정확성에 대해서는 중요하지 않습니다. 조금은 고통 스럽다. 지금까지 내가 그런 일을 함께 넣어 그러나 def

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그리드에 대한 OpenCV 스냅 코너

픽셀 화 된 이미지를 가져 와서 CAD 드로잉/청사진처럼 보이게하려고합니다. 나는 지금까지 내가 해리스 코너 검출을 사용하여 일부 코너를 찾을 수 있어요하지만 난 내 OpenCV의 지식의 한계를 때리는거야 파이썬과 OpenCV의 2를 사용하고 : 여기 는 원본 이미지 . 주요 목표 : 라인은 수직 또는 수평 90 ° 코너 (소스 여기 는 출력은 다음과 같은