feature-extraction

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私は、画像ベースの画像登録アルゴリズムを実装しようとしています。私の見解では、マッチング操作の前に各特徴点（キーポイント）の記述が必要です。機能を記述することは必須ですか？はいの場合、なぜですか？親切に私を助けて ...

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私はヘルスケア業界で働き、機械学習アルゴリズムを使用して、患者がいつアポイントメントに出席しないかを予測するモデルを開発しています。私は各患者の最新の連続ノーショーの合計となる新しい機能を作り出そうとしています。私はstackoverflowや他のリソースをたくさん見回しましたが、探しているものを正確に見つけることはできません。たとえば、患者が直近の2つの予定を表示していない場合、IDを持つ新機能

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実行時に入力層で埋め込むWordに機能を連結

私がどのように見えるのルックアップを埋め込んだ後、入力行列を取得すると仮定します。 [[[0.5, 0.25, 0.47, 0.86]、[0.8. 0.12, 0.63, 0.97]、[0.7, 0.47, 0.32, 0.01]]、... 、[[...]]] i、それぞれの埋込みはdim = 4であり、文の長さは前述の場合に与えられる3である。 Tensorflow/TFLearnまたはThea

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PCA後にどの機能が抽出されましたか？

PCAを使用して機能を抽出しようとしています。今度は、StackExchangeからMATLABというコードを取得しました。以下に示すように、PCAの後に最も関連性の高い上位100個の機能を選択します。コードを実行すると、最初のステートメントで固有値が既にソートされていることがわかりました。なぜそれを降順に並べ替える必要があるのでしょうか？ [eigenvectors, projected_dat

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カフェから特徴を抽出する

カフェから特徴を抽出するときに問題があります。このtutorialでは、ビルドフォルダに格納されている'extract_features.bin'を使用できると述べています。しかし、私のビルドフォルダでは、私はこのファイルを見つけることができません。私はちょうど'extract_features.db'と'extract_features.exe'を持っています。あなたはそれについてお勧めします

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MatlabからLevelDB形式を読み込みます。

私はCaffeに取り組んでいます。私はすでにextract_features.binを使用してフィーチャを抽出しますが、下の図のような結果が作成されます。この機能はLevelDB形式で保存されているという。しかし、私はほとんどMATLABで作業しているので、私はこの出力をMATLABで読みたいと思っています。しかし、私はまだそれを行う方法を見つけることができません。誰も私を助けることができますか？

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フィーチャエンジニアリングのためのNgram注文の選択

私はテキスト分類のフィーチャエンジニアリングに取り組んでいます。私は機能を選択する上でのポイントで立ち往生しています。大部分の文学は、テキストをトークン化し、それらを機能（ストップワード、句読点を削除）として使用しますが、その後、（肺がん）やフレーズのような複数ワードの単語を逃します。したがって、問題はどのようにngramの順序を決定し、それらを機能として扱うかです。

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フィーチャベース登録の手順

フィーチャベース登録の手順は何ですか？イメージのスタックに一致する変換済みのイメージ（そのうちの1つだけが最もマッチするイメージ）がある場合、登録の手順は何ですか？一致を見つけてトランスフォームの推定に使用すると、通常は次のステップは何ですか？

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scikit-imageのlocal_binary_pattern関数が異なるパターンに対して同じ値を提供する理由

scikit-imageパッケージでlocal_binary_pattern関数を使用しています。私はここに私のPythonコードは、半径1内8人の隣人の回転不変均一LBPを計算したいと思います： import numpy as np from skimage.feature import local_binary_pattern image = np.array([[150, 137, 1

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フィーチャエンジニアリングとフィーチャ抽出の違いは何ですか？

私は2つの概念の違いを見つけるのに苦労しています。私が理解していることは、生データをより包括的な機能に変換して、問題の原因を説明することです。彼らは同じことですか？誰もが両方の例を提供できないのであれば？元のデータは非常に異なっていた場合