　　上圖是一張行人圖的四種表示方式，原三色圖，灰度圖，邊緣圖，梯度圖，人腦根據前期學習與先驗知識很容易理解到影象中包含著一個行人，並可以根據一定情況將其從影象中摳選出來，但計算機是怎麼思考的呢？怎樣讓計算機理解以上影象中包含的是一個行人呢？前三個影象現在情況不適用，所以選取梯度圖，現在的梯度圖同樣也是人腦處理

SparkML之特徵提取（一）主成分分析(PCA)

主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)，將多個變數通過線性變換以選出較少個數重要變數的一種多元統計分析方法. --------------------------------------------目錄--------------

影象特徵提取（顏色，紋理，形狀）

1.顏色特徵提取計算機視覺的特徵提取演算法研究至關重要。在一些演算法中，一個高複雜度特徵的提取可能能夠解決問題（進行目標檢測等目的），但這將以處理更多資料，需要更高的處理效果為代價。而顏色特徵無需進行大量計算。只需將數字影象中的畫素值進行相應轉換，表現為

Protein Secondary Structure Prediction Using Cascaded Convolutional and Recurrent Neural Networks筆記

利用級聯卷積和遞迴神經網路預測蛋白質二級結構 Abstract 蛋白質二級結構預測是生物資訊學中的一個重要問題。受近期深度神經網路成功的啟發，在本文中，我們提出了一種端到端深度網路，可以從整合的區域性和全域性上下文特徵預測蛋白質二級結構。我們的深層架構

Caffe matlab之基於Alex network的特徵提取（轉載）

R-CNN是第一篇成功得將CNN用於object detection並取得優異效果的文章，是學習CNN for object detection的必讀文章。R-CNN中提到Alex network可以用作一個“黑匣子”來提取特徵，CV中的很多問題都需要尋找特徵，如果直接試試利用Alex network去做

音訊訊號特徵提取（1）：短時特徵之短時能量、短時功率、短時過零率

特徵提取（Feature Exaction）的重要性，就不用多說了。對於音訊訊號，按時間解析度、按區域性or全域性的觀念、持續時間長短，或者愛怎麼講怎麼講，特徵可分為長期（long-term）、中期（mid-term）、短期（short-term），也可以叫短時特徵。術語翻譯

系統學習機器學習之特徵工程（二）--離散型特徵編碼方式：LabelEncoder、one-hot與啞變數*

轉自：https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7792693.html 在機器學習問題中，我們通過訓練資料集學習得到的其實就是一組模型的引數，然後通過學習得到的引數確定模型的表示，最後用這個模型再去進行我們後續的預測分類等工作。在模型訓練過程中，我們會對訓練

影象處理之特徵提取

知乎上看到一個話題——目前火熱的 Deep Learning 會滅絕傳統的 SIFT / SURF 特徵提取方法嗎？由於之前研究過SIFT和HOG這兩種傳統的特徵提取方法，故本篇文章先對SIFT和HOG作一綜述，並比較二者優缺點。之後，將SIFT和HOG同神經網路特徵提取做一對比，淺談對上

【NLP】【三】jieba原始碼分析之關鍵字提取（TF-IDF/TextRank）

【一】綜述利用jieba進行關鍵字提取時，有兩種介面。一個基於TF-IDF演算法，一個基於TextRank演算法。TF-IDF演算法，完全基於詞頻統計來計算詞的權重，然後排序，在返回TopK個詞作為關鍵字。TextRank相對於TF-IDF，基本思路一致，也是基於統計的思想，只不過其計算詞的權

影象處理之特徵提取-ORP特徵匹配

1、演算法介紹 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一種快速特徵點提取和描述的演算法。ORB演算法分為兩部分，分別是特徵點提取和特徵點描述。特徵提取是由FAST（Features from Accelerated Segment

利用Inception-v3現成權重進行特徵提取（影象識別）

在tensorflow官網的影象識別的中文介紹中，介紹瞭如何用Tensorflow的模型程式碼庫中的classify_image.py進行影象識別。裡面有介紹如何測試，而且還提供了最後一層的1*1*2048維的特徵提取方式，所以在這裡介紹一下。 ...... with tf.Session

影象特徵提取（七）——ORB特徵原理

ORB演算法的論文來自"ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF"，作者是OpenCV維護和開發的公司willowgarage的，論文名字起的很牛氣，摘要裡說，ORB演算法比sift演算法效率高

目標特徵提取（一）：全域性特徵

全域性特徵是基於灰度畫素值的描述，可以分為直方圖特徵、顏色特徵和輪廓特徵。 1、直方圖特徵直方圖特徵用數學統計方法提取目標的外觀特徵。舉例說明提取過程：對於一幅灰度影象，將灰度值從0

語音識別特徵提取（一）

一．語音的產生簡介 1.1 發音器官人體的語音是由人體的發音器官在大腦的控制下做生理運動產生的。人體發音器官由三部分組成：肺和氣管、喉、聲道。肺是語音產生的能源所在。氣管連線著肺和喉，是肺與聲道的聯絡通道。喉是由一個軟骨和肌肉組成的複雜系統，其中包含著

Spark機器學習之特徵提取、選擇、轉換

本節介紹了處理特徵的演算法，大致分為以下幾組： 1、提取：從“原始”資料提取特徵 2、轉換：縮放，轉換或修改要素 3、選擇：從一組較大的要素中選擇一個子集 4、區域性敏感雜湊（LSH）：這類演算法將特徵變換的方面與其他演算法

人臉識別特徵提取（LBP）及其opencv實現

LBP是一種簡單，有效的紋理分類的特徵提取演算法。LBP運算元是由Ojala等人於1996年提出的，主要的論文是"Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification

三種文字特徵提取（TF-IDF/Word2Vec/CountVectorizer）

另一類最近比較流行的模型是把每一個單詞表示成一個向量。這些模型一般是基於某種文字中與單詞共現相關的統計量來構造。一旦向量表示算出,就可以像使用TF-IDF向量一樣使用這些模型(例如使用它們作為機器學習的特徵)。一個比較通用的例子是使用單詞的向量表示基於單詞的含義計算兩個單詞的相似度。Word2Vec就是這些

PSSP之特徵提取（PSSP protein secondary structure prediction）

PSSP之特徵提取（PSSP protein secondary structure prediction）

One-hot encoding AAC

PSSM encoding

SVM 分類

優化之特徵清洗

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