一.pipeline的用法 pipeline可以用于把多个estimators级联成一个estimator,这么 做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程,比如feature selection->normalization->classification pipeline提供了两种服务: Convenience:只需要调用一次fit和predict就可以在数据集上训练一组estimators Joint parameter selection可以把grid search 用在p

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763 文本特征提取 词袋(Bag of Words)表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域. 可是,文本分析的原始数据无法直接丢给算法.这些原始数据是一组符号,由于大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件.为了解决问题,scikit-learn提供了一些有用工具能够用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征,比方说: 标记(tokenizing)文本以及为每个可能

Software MPEG-7 Feature Extraction Library : This library is adapted from MPEG-7 XM Reference Software to make it work with Open Source Computer Vision library (OpenCV) data structures (e.g., IplImage, Mat). It has a very easy-to-use API. Moreover, e

Feature Engineering versus Feature Extraction: Game On! "Feature engineering" is a fancy term for making sure that your predictors are encoded in the model in a manner that makes it as easy as possible for the model to achieve good performance.

ufldl学习笔记与编程作业:Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰.又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 学习链接: http://u

Yang, Mingqiang, Kidiyo Kpalma, and Joseph Ronsin. "A survey of shape feature extraction techniques." (2008): 43-90. 转载请注明 黄世宇:http://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6432647.html. 1.介绍 "一张图片需要很多文字进行描述",这个谚语来自孔子-一个中国大约2500年前的哲学家.现在,这些文字的

http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html 带病在网吧里. ..... 写.求支持. .. 1.首先澄清两个概念:特征提取和特征选择( Feature extraction is very different from Feature selection ). the former consists in transforming arbitrary data, such as text or images, in

论文题目<Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks> 论文作者:Y ushi Chen, Member , IEEE, Hanlu Jiang, Chunyang Li, Xiuping Jia, Senior Member , IEEE, and Pedram Ghamisi, Member , IEEE 论文发表年份:20

http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html 4.2节内容太多,因此将文本特征提取单独作为一块. 1.the bag of words representation 将raw data表示成长度固定的数字特征向量,scikit-learn提供了三个方式: tokenizing:给每个token(字.词.粒度自己把握)一个整数索引id counting:每一个token在每一个文档中出现的次数 normalizing:

特征检测 特征描述 特征匹配 特征跟踪 “不读白不读,读了还想读” 的一本基础书 低层次特征提取 阈值方法 1. 边缘检测 一阶检测算子 二阶检测算子 相位一致性(频域) 2. 角点检测(局部特征提取) 3. 光流(optical flow) 一阶边缘检测算子 基础算子:Roberts交叉算子 Prewitt算子 Sobel算子 Canny算子 (most popular recently) 既然号称“最优算子”,那就作为典型,深入一下. Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘

http://www.erogol.com/ml-work-flow-part-3-feature-extraction/

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori

http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Feature_extraction_using_convolution http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/卷积特征提取

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori

InfoGAN 期望的是 input 的每一个维度都能表示输出数据的某种特征.但实际改变输入的一个特定维度取值,很难发现输出数据随之改变的规律. InfoGAN 就是想解决这个问题.在 GAN 结构以外,把输入 z 分成两个部分 c 和 z' ,然后根据 generated data x 来预测给到 generator 的 c 是什么,这里的ae 做的事情是 code-x-code.同时还需要 discriminator 来配合,x 还必须要足够像目标数据(要不 generator 直接把 c

ICLR 2013 International Conference on Learning Representations May 02 - 04, 2013, Scottsdale, Arizona, USA ICLR 2013 Workshop Track Accepted for Oral Presentation Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer Richard Socher, Milind Ganjoo, Hamsa Sr

Feature engineering is an informal topic, but one that is absolutely known and agreed to be key to success in applied machine learning. In creating this guide I went wide and deep and synthesized all of the material I could. You will discover what fe

论文标题:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译:丰富的特征层次结构,可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者:Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址:http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf RC

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b

中文原文链接:http://www.cnblogs.com/AHappyCat/p/5318042.html 英文原文链接: An Introduction to Feature Selection 下面的中文译文侧重从原理上进行解释,但是在实际的应用中往往侧重的是实现过程, 可以看考这个链接,描述的比较详细,需要细细的学习:http://blog.csdn.net/bryan__/article/details/51607215 [中文原文] 你需要哪些特征来构建一个预测模型? 这是一个困难的

本文通过简单的pipeline的实例和详细的讲解,能够学习基本pipeline的groovy用法,然后开始实现自己的pipeline job. 翻译和修改自:https://github.com/jenkinsci/pipeline-plugin/blob/master/TUTORIAL.md 文章来自:http://www.ciandcd.com文中的代码来自可以从github下载: https://github.com/ciandcd 1. 安装java,maven,配置jenkins 安装