feature专题
【机器学习 sklearn】特征筛选feature_selection
特征筛选更加侧重于寻找那些对模型的性能提升较大的少量特征。 继续沿用Titannic数据集，这次试图通过特征刷选来寻找最佳的特征组合，并且达到提高预测准确性的目标。 #coding:utf-8from __future__ import divisionimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import timest
feature_column相关接口
在TensorFlow中，特征列(Feature column)是原始数据和 Estimator 之间的接口，它告诉Estimator如何使用数据。 原始数据集包含各种各样的特征，有的特征是数值，比如年龄，长度、速度；有的特征是文字，比如，地址、Email内容、数据库查询语句等 神经网络接受的输入，只能是数值，而且是整理好的数值 所以，原始数据 和 神经网络输入需求之间需要一个桥梁，这个
Detection简记2-DAFE-FD: Density Aware Feature Enrichment for Face Detection
创新点 1.使用密度估计模型增强检测中的特征图 总结 整个流程还是很清晰的。 conv1-3的特征图经过密度估计模块由检测器D1进行检测。 D2-4分别是四个检测器。 FFM是特征融合模块，将不同层不同大小的特征融合。 FFM网络结构如下： 首先使用1X1的卷积减少两组特征的厚度到128，然后使用双线性插值统一两组特征图的尺寸，然后相加。类似于cvpr2017的SSH。 多尺度检测器的网
rust feature 简介
Rust 的 feature 是一种机制，用于在编译时选择性地启用或禁用代码的某些部分。通过 feature，你可以在 Cargo.toml 中定义哪些功能需要启用，并在代码中通过条件编译来控制代码的编译与否。下面是 feature 机制的详解： 1. 基本概念 Feature: 是一个编译时的标志，允许你有选择性地启用某些代码路径、依赖项或编译选项。Default Feature: 默认启用
特征选择错误：The classifier does not expose coef_ or feature_importances_ attributes
在利用RFE进行特征筛选的时候出现问题，源代码如下： from sklearn.svm import SVRmodel_SVR = SVR(C=1.0, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.1, gamma='auto',kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verb
Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades
Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades ICCV17 shotlight 作者：Chen Huang， CMU postdoctor，导师 Deva Ramanan summary 文章主要贡献在于速度与精度的权衡（AUC 0.638，fps 23），通过强化学习策略，来控制网络的深度，使得精度和
Structure-Aware Feature Fusion for Unsupervised Domain Adaptation
Structure-Aware Feature Fusion for Unsupervised Domain Adaptation 摘要引言相关工作UDA中的分布匹配方法 Model 摘要 无监督域适应（Unsupervised Domain Adaptation，UDA）旨在从有标注的源域中学习并迁移通用特征到无任何标注的目标域。现有的方法仅对高层次的表示进行对齐，却没有利
【译】PCL官网教程翻译(21)：旋转投影统计(RoPs)特征 - RoPs (Rotational Projection Statistics) feature
英文原网址查看 旋转投影统计(RoPs)特征 在本教程中，我们将学习如何使用pcl::ROPSEstimation类来提取点特性。在这门课中实现的特征提取方法是由Yulan Guo, Ferdous Sohel, Mohammed Bennamoun, Min Lu and Jianwei Wanalso在他们的文章《旋转投影统计用于三维局部表面描述和目标识别》中提出的。 理论基础 特征提
【译】PCL官网教程翻译(17)：快速点特征直方图(FPFH)描述符 -Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptors
英文原文阅读 快速点特征直方图(FPFH)描述符 计算复杂度直方图(见点特征直方图(PFH)描述符)对于一个给定的有 n n n个点的点云 P P P为 O ( n k 2 ) O (nk ^ 2) O(nk2), k k k是每个点P的最邻近点个数。对于要求实时或接近实时的应用程序,密集点的特征直方图的计算效率是一个一个主要问题。 本教程描述了PFH公式的简化，称为快速点特征直方图(FPF
【译】PCL官网教程翻译(16)：点特征直方图(PFH)描述符 -Point Feature Histograms (PFH) descriptors
英文原网页查看。 点特征直方图(PFH)描述符 就点特征表示而言，表面法线和曲率估计是在表示特定点周围的基本的几何形状方面。虽然计算速度极快，也很容易，但是它们不能捕捉太多的细节，因为它们只能用很少的值来近似一个点的k邻域的几何形状。直接的结果是，大多数场景将包含许多具有相同或非常相似的特征值的点，从而减少了它们的信息特征。 本教程介绍了一组为简单起见而创建的3D特征描述符PFH(点特征直方图
深度学习 --- VGG16能让某个指定的feature map激活值最大化图片的可视化(JupyterNotebook实战)
VGG16能让某个指定的feature map激活值最大化图片的可视化 在前面的文章中，我用jupyter notebook分别实现了，预训练好的VGG16模型各层filter权重的可视化和给VGG16输入了一张图像，可视化VGG16各层的feature map。深度学习 --- VGG16卷积核的可视化(JupyterNotebook实战)-CSDN博客文章浏览阅
软件工程中的feature和function
参考http://www.englishvincent.com/?p=171一文，对特性与功能差异做一个总结： Feature，特性，在词典中的解释是：A feature of something is an interestingor important part or characteristic of it。feature本意是指特点，指事务有鲜明特征方面的属性，对应到产品或解决方案所具有
darknet获取网络某一层的feature代码
当我们在命令行中执行./darknet detect fridge.cfg fridge.weights dog.jpg时，代码流程是：detect到了detector.c文件里面的test_detector函数里面的test_detector，然后在test_detector函数里面首先用parse_network_cfg_custom读取 cfg配置文件，并且用load_weights
GEE错误：Property ‘species_ID‘ of feature ‘0_0‘ is missing.
目录 错误 数据属性 现有的属性信息 原始代码 错误解析 已经写过的博客 错误 Image (Error) Property 'species_ID' of feature '0_0' is missing. 数据属性 现有的属性信息 原始代码 var sp = ee.FeatureCollection("projects/ee-aptiawo
深度学习 --- VGG16各层feature map可视化(JupyterNotebook实战)
VGG16模块的可视化 VGG16简介： VGG是继AlexNet之后的后起之秀，相对于AlexNet他有如下特点： 1，更深的层数！相对于仅有8层的AlexNet而言，VGG把层数增加到了16和19层。 2，更小的卷积核！不仅如此，相对于AlexNet中的大卷积核(如下图中的 11x11和5x5卷积核)，VGG中只使
C++20中的Feature Test Mocros
C++20定义了一组预处理器宏，用于测试各种语言和库的feature。 Feature Test Mocros(特性测试宏)是C++20中引入的一种强大机制，用于应对兼容性问题。Feature Test Mocros作为预处理器指令(preprocessor directives)出现，它使你能够在编译过程中仔细检查特定语言或库功能(particular language
计算机图形的简单概念了解（目的是了解GPU相关feature含义）
Table of Contents 1. 引言2. 导论 2.1. 图形概念2.2. 图形的表示方法2.3. 图形的操作2.4. 什么是光栅？2.5. 锯齿2.6. 帧和位平面2.7. 最低刷新率是30帧/s。否则会有卡顿。2.8. 扫描转换？2.9. 视频和图形？2.10. 图形处理流程简介 3. 光栅扫描图形学 3.1. 画直线3.2. 画圆3.3. 椭圆3.4. N次多项式的一般函数，
基于图像特征的视觉跟踪系统（Feature-based visual tracking systems）--一篇Visual Tracking Benchmark (2013)综述
reference:http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8866455 最近读到一篇关于视觉跟踪的综述性文章，“Evaluation of Interest Point Detectors and Feature Descriptors for Visual Tracking”，发表在2011年3月International Jour
风格迁移学习笔记(2):Universal Style Transfer via Feature Transforms
以下将分为3个部分介绍: 1.提出的background和sense2.proposal network pipeline3.results Background 先来review一下过去的架构. 1.传统的neural style存在两个巨大的弊端: 调参/耗时。即不仅需要我们对neural style的层级进行大量调参，而且整个迭代过程是对于z噪声进行迭代,非常耗时。
OmniGlue: Generalizable Feature Matching with Foundation Model Guidance
【引用格式】：Jiang H, Karpur A, Cao B, et al. OmniGlue: Generalizable Feature Matching with Foundation Model Guidance[J]. arXiv preprint arXiv:2405.12979, 2024. 【网址】：https://arxiv.org/pdf/2405.12979 【开源代码
uva 658 - It's not a Bug, it's a Feature!（优先队列Dijkstra)
题目链接：uva 658 - It's not a Bug, it's a Feature! 题目大意：有一个软件，有n个bug， 然后现在有m个补丁，然后m行，分别给出补丁需要的时间，以及原始状态和修复后的状态。对于原始状态，‘-’代表不能有这个bug，‘+’代表必须有这个bug，‘0’表示可有可无；对于修复后的状态，‘-’代表可以修复这个bug，‘+”代表会新增这个bug，’0‘
哪些机器学习算法需要进行特征缩放 - feature scaling
通常以距离或者相似度（例如标量积scaler product）作为计算量的算法: 例如KNN, SVM。 而基于概率图模型（graphical model）的算法：Fisher LDA ，Naive Bayes， Decision trees 和 Tree-based 集成方法 （RF, XGB）不会受到特征缩放的影响。 Reference: https://stats.stackexchang
Feature Manipulation for DDPM based Change Detection
基于去噪扩散模型的特征操作变化检测 文章提出了一种基于去噪扩散概率模型（DDPM）的特征操作变化检测方法。变化检测是计算机视觉中的经典任务，涉及分析不同时间捕获的图像对，以识别场景中的重要变化。现有基于扩散模型的方法主要关注提取特征图，而本文的方法专注于操作扩散模型提取的特征图，使其在语义上更有用。文章提出了两种方法：特征注意力（Feature Attention）和流对齐融合（Flow Dua
pyspark.ml.feature特征工程常用方法（二）
本篇博文主要是对pyspark.ml.feature模块的函数进行介绍，也可以直接看官网文档。其中博文的数据皆来自官方文档中例子。官方文档地址： http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.ml.html pyspark.ml.feature 函数概括： __all__ = ['Binarizer', 'Bucketizer',
pyspark.ml.feature特征工程常用方法（一）
本篇博文主要是对pyspark.ml.feature模块的函数进行介绍，也可以直接看官网文档。其中博文的数据皆来自官方文档中例子。官方文档地址： http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.ml.html pyspark.ml.feature 函数概括： __all__ = ['Binarizer', 'Bucketizer',
使用JGit来实现master分支和feature分支之间的代码比对并获取增量代码
为了使用JGit来实现master分支和feature分支之间的代码比对并获取增量代码，我们需要执行几个步骤。这里是一个大致的步骤说明和相应的Java代码示例： 初始化JGit仓库打开仓库获取master和feature分支的引用遍历两个分支的提交历史，找出不同的提交比较这些不同提交的更改，获取增量代码 注意：直接获取增量代码（如文件内容的变化）在JGit中可能相对复杂，因为JGit主要用于处