特征处理（Feature Processing）

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AI学习---特征工程(Feature Engineering)

为什么需要特征工程(Feature Engineering) 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 什么是特征工程 帮助我们使得算法性能更好发挥性能而已 sklearn主要用于特征工程pandas主要用于数据清洗.数据处理 特征工程包含如下3个内容: 1.特征抽取/特征提取 |__>字典特征抽取 |__>文本特征抽取 |__>图像特征抽取(深度学习) 2.特征预处理 3.特征降维 特征抽取/特征提取 我们常说的机器学习算法实际上就是我们统计学上的统计方法也就是

SLAM概念学习之特征图Feature Maps

特征图(或者叫地标图,landmark maps)利用参数化特征(如点和线)的全局位置来表示环境.如图1所示,机器人的外部环境被一些列参数化的特征,即二维坐标点表示.这些静态的地标点被观测器(装有传感器的机器人)利用多目标跟踪的方法跟踪,从而估计机器人的运动. Fig.1 Feature maps. 机器人的定位是通过建立传感器观测特征和图map中特征之间的关系来确定的.预测特征的位置和量测特征位置之间的差别被用来计算机器人的位姿.这种方式,类似于多目标跟踪问题,但是不想传统的多目标跟踪问题,这

特征工程(Feature Enginnering)学习记要

最近学习特征工程(Feature Enginnering)的相关技术,主要包含两块:特征选取(Feature Selection)和特征抓取(Feature Extraction).这里记录一些要点,作为备忘. 特征选取 R中的FSelector包实现了一些特征选取的算法,主要分两大类: Algorithms for filtering attributes: cfs, chi.squared, information.gain, gain.ratio, symmetrical.uncertai

机器学习-特征工程-Feature generation 和 Feature selection

概述:上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容.然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容,分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧.但是光会前面的一些内容,还不足以应付实际的工作中的很多情况,例如如果咱们的原始数据的features太多,咱们应该选择那些features作为咱们训练的features?或者咱们的features太少了,咱们能不能利用现有的features再创造出一些新的与咱们的target有更加紧密联系

(转载)Feature Selection

原帖:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d3a41f40101akfd.html 1 介绍 在计算机视觉.模式识别.数据挖掘很多应用问题中,我们经常会遇到很高维度的数据,高维度的数据会造成很多问题,例如导致算法运行性能以及准确性的降低.特征选取(Feature Selection)技术的目标是找到原始数据维度中的一个有用的子集,再运用一些有效的算法,实现数据的聚类.分类以及检索等任务. 特征选取的目标是选择那些在某一特定评价标准下的最重要的特征子集.这个问题本质上是

特征提取（Detect）、特征描述（Descriptor）、特征匹配（Match）的通俗解释

特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的.本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题. 概念理解: 假设这样的一个场景,小明和小小明都在看一个图片,但是他们想知道他们看的是否是同一幅图片,于是他们就通过电话描述这个图片,来判断是否是同一个图片.比如说有下面两个图片                对话1: 小白:我的图片里面有五个很明显的特征,分别在图像的上下左右中五个位置. 小黑:我的图片

【特征工程】特征选择与特征学习

http://www.jianshu.com/p/ab697790090f 特征选择与特征学习 在机器学习的具体实践任务中,选择一组具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的问题.特征选择通常选择与类别相关性强.且特征彼此间相关性弱的特征子集,具体特征选择算法通过定义合适的子集评价函数来体现.在现实世界中,数据通常是复杂冗余,富有变化的,有必要从原始数据发现有用的特性.人工选取出来的特征依赖人力和专业知识,不利于推广.于是我们需要通过机器来学习和抽取特征,促进特征工程的工作更加快速.有效. 特征选

基于人体部件小边特征的多行人检测和跟踪算法

基于人体部件小边特征的多行人检测和跟踪算法 detection tracking edgelet feature multiple occluded human Bayesian combination 读"B. Wu, R. Nevatia. Detection and tracking of multiple, partially occluded humans by Bayesian combination of edgelet based part detectors[J],IJCV,7

机器学习之（四）特征工程以及特征选择的工程方法

关于特征工程(Feature Engineering),已经是很古老很常见的话题了,坊间常说:"数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已".由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位.在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键.纵观Kaggle.KDD等国内外大大小小的比赛,每个竞赛的冠军其实并没有用到很高深的算法,大多数都是在特征工程这个环节做出了出色的工作,然后使用一些常见的算法,比如LR,就能得到出色的性能.遗憾的是,在很多的书籍中并没有直接