【机器学习】特征工程 - 文本特征提取CountVectorizer
文本特征提取 一、特征提取API二、提取特征三、转换成数组四、特征名字五、停用词六、返回原始数据 对「文本」进行特征提取时，一般会用「单词」作为特征，即特征词。 CountVectorizer会计算特征词出现的「次数」，帮我们发现哪个词是最「重要」的。 一、特征提取API sklearn.feature_extraction 是用来提取特征的API。 sklearn.feature_extracti...
OpenCV实战（27）——追踪视频中的特征点
OpenCV实战（27）——追踪视频中的特征点 0. 前言1. 追踪视频中的特征点2. 特征点追踪原理3. 完整代码小结系列链接 0. 前言 我们已经知道可以通过一些最独特的点来分析图像，对于图像序列同样如此，其中一些特征点的运动可用于了解捕获场景的不同元素如何移动。在本节中，我们将学习如何在特征点逐帧移动时通过跟踪特征点来执行序列的时间分析。 1. 追踪视频中的特征点 (1) 要开始追踪运动过程，...
【机器学习】特征工程 - 字典特征提取
字典特征提取 一、特征提取API一、提取数字特征二、特征名字三、返回原始数据 特征工程就是从「原始数据」中提取「特征」，以供「算法」和「模型」使用。 简单来说就是将任意数据（比如文本和图像）转换为可用于机器学习的数字特征。 一、特征提取API sklearn.feature_extraction 是用来提取特征的 API 。 sklearn.feature_extraction.DictVector...
通过实例了解vue3.3更新的特征
开场白5月份，vue团队发布了 vue3.3.这次小版本的发布主要解决了--Vue 与 TypeScript 一起使用时的许多长期存在的痛点.下面我们一起来学习一下vue3.3新特征 准备新新特征的环境根据官方团队的描述，我们需要准备一下工作。vue升级到 3.3 时，建议同时更新以下依赖项：Volar / vue-tsc@^1.6.4 vite@^4.3.5@vitejs/plugi...
追寻幸福：探索幸福的关键特征和行为
5. 健康的身心状态 6. 感知和实现个人价值 幸福是一个主观的感受，因此不同的人对于幸福的定义和追求方式可能会有所不同。然而，有一些共同的特点和行为模式，可以让人更有可能获得幸福感。以下是一些关键特征和行为，有助于追求幸福： 1. 积极的心态 幸福的人通常持有积极的心态。他们能够关注积极的方面，感激生活中的美好之处，并寻找快乐和满足感的来源。他们乐观面对挑战和困难，具备灵活的适应能力，从失败中学习...
基于特征的广义高斯分布方法在超宽带(UWB)室内定位系统中检测NLOS
估计距离误差。因此，大大降低了IPS的精度。 通过识别信号是否具有LoS或NLOS成分来提高UWB IPS精度的研究工作。NToS识别的方法可以大致概括为两种举型使用上下文信息的非基于特征的NLOS信号分类和)依于UWB波形的基于特征的NLoS识别。使用改进的卡尔曼滤波器根据距离测量的贝叶斯序列对LOS、NLOS条件进行分类。一种实时的无训练阶段和环境先验知识的基于接收信号强度的NLO...
如何理解ORB_SLAM2算法中一个特征点在y方向的位置是以金字塔尺度为半径的多行中？
= floor(kpY-r); for(int yi=minr;yi<=maxr;yi++) vRowIndices[yi].push_back(iR);} 这段代码的目标是将右图像中的关键点（即特征点）按其在y方向（垂直方向）上的位置进行排序并存储。其主要步骤如下： 首先，它创建了一个二维向量vRowIndices，用于存储每行的索引。这个向量的每个元素都被预留了一定的空间，以避免在添加新索引时...
改进YOLOv5系列：ResNeXt融合特征金字塔，引领YOLOv5目标检测
目录 一、介绍1、YOLOv5简介2、ResNeXt简介3、目标检测简介 二、YOLOv5及其局限性1、YOLOv5的架构与原理2、YOLOv5的优势3、YOLOv5的局限性 三、ResNeXt与特征金字塔融合1、ResNeXt的基本原理2、ResNeXt的优势3、特征金字塔的基本原理4、特征金字塔的优势5、ResNeXt与特征金字塔的融合 四、创新特征金字塔融合的实现1、数据准备2、YOLOv5代...
ORB_SLAM2算法如何提取图像的ORB特征点？
文章目录 提取特征接口如何调用？ 提取特征接口如何定义？ Mat image = _image.getMat(); assert(image.type() == CV_8UC1 ) ComputePyramid(image); 计算特征点 计算描述子 对提取到的特征点进一步处理 提取特征接口如何调用？ void Frame::ExtractORB(int flag, const cv...
双域多尺度融合深度神经网络的PPG生物特征识别研究
目录 前言概述研究背景PPG存在的问题本文的创新点数据处理数据预处理数据分割特征提取 模型结构LSTM网络多尺度特征提取模块双域注意模块识别与验证 实验部分数据集识别指标 前言 本文是根据一篇论文总结写的。 论文英文名为：Dual-domain and Multiscale Fusion Deep Neural Network for PPG Biometric Recognition。 中文名为：...