机器学习终极指南:特征工程(01/2) — 第 -2 部分

西姆兰吉特·辛格 一、介绍         欢迎来到“机器学习终极指南”的第二部分。在第一部分中,我们讨论了探索性数据分析 (EDA),这是机器学习管道中的关键步骤。在这一部分中,我们将深入研究特征工程,这是机器学习过程的另一个重要方面。         特征工程是将原始数据转换为有意义的特征的过程,机器学习算法可以使用这些特征进行准确的预测。它涉及选择、提取和转换特征以增强模型的性能。良好的特征工...

机器学习终极指南:特征工程(02/2) — 第 -2 部分

接上文:机器学习终极指南:特征工程(01/2)  五、处理不平衡数据         处理不平衡的数据是机器学习的一个重要方面。不平衡数据是指目标变量的分布不均匀,并且与另一个类相比,一个类的代表性不足。这可能导致模型中偏向多数类,并且模型在少数类上的表现可能很差。处理不平衡数据的一些技术是:         1. 上采样:上采样涉及通过对现有样本进行替换重新采样,为少数类创建更多样本。这可以使用模块...

Yolov8优化:渐近特征金字塔网络(AFPN)| 助力小目标检测

  💡💡💡本文改进:渐近特征金字塔网络(AFPN),解决多尺度削弱了非相邻 Level 的融合效果。 AFPN |   亲测在多个数据集能够实现涨点,尤其在小目标数据集。 💡💡💡Yolov8魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔改网络 💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网络不同...

为什么蚊子只咬我不咬别人 有这几个特征的人最招蚊子!

为什么蚊子只咬我不咬别人【#为什么蚊子只咬我不咬别人#】那个被蚊子咬的人,也是一脸的郁闷,为何蚊子只咬我,而不咬你,难道蚊子跟你有亲戚关系?为什么蚊子总是喜欢叮咬某些人,常见的原因有:1.蚊子喜欢叮咬出汗多的人,因为蚊子是顺着气味开始寻找攻击目标的,出汗多的人,身体散发的气味浓,就容易成为蚊子攻击的目标。2.蚊子对深色皮肤或穿深颜色衣服的人很是热衷,所以在野外,如果穿了深色的服装,很容易成为蚊子的攻击...

学习opencv.js之基本使用方法(读取,显示,灰度化,边缘检测,特征值点检测)

ource Computer Vision Library)的 JavaScript 版本。OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉和图像处理库,提供了一系列功能强大的算法和工具,用于处理图像、视频、特征提取、对象识别等计算机视觉任务。 OpenCV.js 是将 OpenCV 库编译为 JavaScript 的版本,使得开发者可以在浏览器环境中使用 JavaScript 来访问和调用 OpenCV 的...

webshell工具流量特征

常见的webshell管理工具及流量特征菜刀作为老牌 Webshell 管理神器,中国菜刀的攻击流量特征明显,容易被各类安全设备检测,实际场景中越来越少使用,加密 Webshell 正变得日趋流行。最开始使用明文传输,后来采用base64加密UA字段通常为百度,火狐存在特征字符请求体中存在eavl,base64等特征字符payload编码请求体中传递的payload为base64编码...

特征融合篇 | YOLOv8 引入渐进特征金字塔网络 AFPN 结构 | 《2023年6月28日最新发表》

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2306.15988.pdf 代码地址:https://github.com/gyyang23/AFPN 多尺度特征在目标检测任务中对于编码具有尺度变化的对象非常重要。一种常见的多尺度特征提取策略是采用经典的自顶向下和自底向上的特征金字塔网络。然而,这些方法存在特征信息的丢失或退化问题,影响了非相邻级别之间的特征融合效果。本文提出了一种渐进特征金...

特征融合篇 | YOLOv8 应用 BiFPN 结构 | 《 EfficientDet: 可扩展和高效的目标检测》

模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。在本文中,我们系统地研究了目标检测中的神经网络架构设计选择,并提出了几种关键的优化方法来提高效率。首先,我们提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN),它可以实现简单快速的多尺度特征融合;其次,我们提出了一种复合缩放方法,同时对骨干网络、特征网络和框/类别预测网络进行分辨率、深度和宽度的均匀缩放。基于这些优化和更好的骨干网络,我们开发了一种新的目标检测器系列...

【机器学习】特征降维 - 方差选择法VarianceThreshold

方差选择法 一、方差科普二、方差选择API三、获取数据集四、进行方差过滤五、获取特征的方差值 提取的特征当中,有一些相关(相似)的「冗余特征」,这种特征是没有必要统计的,我们需要「减少」相关的特征,留下不相关的特征。也就是「特征降维」。 特征降维的方式有很多,这里使用其中的一种:方差选择法(低方差过滤) 一、方差科普 先简单科普一下,方差=平方的均值减去均值的平方,公式是: 比如,1、2、3、4、5...

使用FAST方法检测特征点,然后计算这些特征点的ORB描述子,并使用暴力匹配方法找到匹配的特征

这段代码主要做了以下几件事情: 读取两幅图像 使用FAST方法找出图像中的特征点 手写ORB方法计算特征点的描述子 使用汉明距离(Hamming distance)进行描述子的匹配 显示匹配的结果 下面我们会逐行解释每一句代码: 包含头文件:这一部分包含了所有需要的库。 ComputeORB 函数:该函数接受输入图像、FAST检测器找到的特征点,然后计算每个特征点的ORB描述子。ORB描述子是一种快...
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2024-03-29 16:05:49 1711699549