在Scikit Learn中运行SelectKBest后获取特征名称的最简单方法
我正在尝试使用scikit-learn的SelectKBest特征来进行监督式机器学习实验，但我不确定如何在找到最佳特征后创建新的数据框： 假设我想选择5个最佳特征进行实验： from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_clas...
特征检测和描述符提取有什么区别？
有人知道OpenCV 2.3中特征检测和描述符提取的区别吗？ 我了解到后者是使用DescriptorMatcher进行匹配所必需的。如果是这种情况，那FeatureDetection用于什么呢？
文本分类的特征选择和降维
我目前正在进行一个项目，一个简单的情感分析器，使得有 2 和 3 类在不同的情况下。我使用了一个语料库，其中独特单词的数量相当丰富（约 200,000）。我使用了词袋模型方法进行特征选择，并通过出现频率的阈值进行消除，以减少独特功能的数量。最终的特征集大约包括 20,000 个特征，这实际上是...
图像处理中的特征描述符是什么（算法或描述）？
在图像特征的背景下，我经常困惑于描述符(descriptor)一词的含义。一个描述符是指某个点的局部邻域的描述（例如，一个浮点向量），还是指输出该描述的算法？另外，特征提取器(feature-extractor)的输出到底是什么？ 我已经思考了很长时间，唯一得出的解释是：描述符既是算法又是描...
线性回归 :: 归一化 (与) 标准化
我正在使用线性回归来预测数据。但是，当我对变量进行标准化（Vs）或归一化处理时，结果完全相反。 归一化 = x - xmin / xmax - xmin 零分数标准化 = x - xmean / xstd a) Also, when to Normalize (Vs) Standardi...
使用OpenCV提取HoG特征
我正在尝试使用OpenCV的HoG API提取特征，但我似乎找不到可以做到这一点的API。 我的目标是从所有数据集（一定数量的正负图像）中使用HoG提取特征，然后训练自己的SVM。 我看了一下OpenCV中的HoG.cpp，但没有帮助。所有代码都深深地隐藏在复杂性和需要适应不同硬件（例如I...
卷积神经网络（CNN）用于音频
我一直在跟随DeepLearning.net上的教程学习如何实现从图像中提取特征的卷积神经网络。这些教程讲解得很清楚，易于理解和跟随。 我想扩展同样的CNN，同时从视频（图像+音频）中提取多模态特征。 我明白视频输入只是一系列在一段时间内显示的图像（像素强度），与音频相关联。然而，我并不真...
使用OneHotEncoder处理分类特征时出现问题
我希望对我数据集中的10个特征中的3个分类特征进行编码。我使用sklearn.preprocessing中的preprocessing来实现：from sklearn import preprocessing cat_features = ['color', 'director_name', ...
有没有比SURF和SIFT更快的替代方法进行尺度不变特征提取？
SURF是有专利保护的，SIFT也是如此。ORB和BRIEF没有专利保护，但它们的特征不具有尺度不变性，在复杂场景中的实用性受到了严重限制。 是否有任何可以像SURF一样快速提取尺度不变特征，并且没有像SURF和SIFT那样受到严格专利保护的特征提取器呢？
哪个OCR引擎更好：Tesseract还是OCRopus？
我尝试了iPhone上的Tesseract，并评估其准确性在没有图像预处理的情况下为70％。 我还注意到它提取数字可能会很差。我听说过OCRopus OCR引擎：在数字提取方面，Tesseract和OCRopus哪个更好，以及如果我的图像预处理较低？ 是否有人运行了使用两个引擎的测试，比较结...