feature-extraction

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pythonを使用してテストデータセットの目に見えないカテゴリ値を処理する方法は？

ロケーション機能があるとします。列車データセットでは、そのユニークな値は「NewYork」、「Chicago」です。しかし、テストセットには「NewYork」、「Chicago」、「London」があります。「ロンドン」を無視する方法を1つのホットエンコーディングにしていますか？つまり、テストセットにのみ表示されるカテゴリをエンコードする方法はありませんか？

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前に抽出した画像をコールバック（表示）する方法は？

私は分類のためにGLCMとk-nnを使って特徴抽出を行った。私が今必要とするのは、画像が間違って分類された理由を分析するためのトラブルシューティングです。私は、テストデータの最近傍を表示したい、それだけではないように、以下のポイント：が、私はその画像（テスト）に最も近いが、それは簡単ですので、理由を知りたい画像を表示したいですお互いに最も近い画像（視覚的に）です。しかし、ここに私の問題がある、私

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featureFormat（）関数はいくつかの点を削除しますか？

私はこのコマンドについて少し混乱しています。使用すると、データセットからいくつかのデータポイントが削除されたようです。 enron_data = pickle.load(open("final_project_dataset.pkl", "r")) print len(enron_data.keys()) と私が得る：ここではどのようにある146 今、私はこれを行うとき： features

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グリッドにOpenCVスナップコーナー

私はピクセル化されたイメージを取って、CAD図面/青写真のように見せようとしています。私はこれまでのところ、私はハリスのコーナー検出を使用して、いくつかのコーナーを見つけることができるが、私は私のOpenCVの知識の限界に当たってるのpythonとOpenCVの2を使用しています：ここは、ソースイメージです。行は（ソースのみ、垂直または水平に 90°の角：主な目標：ここは、出力がどのよう

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Librosaの機能tonnetzがTypeErrorで終わる

私は、私のオーディオの高調波成分からtonnetzを抽出しようとしています。私のコードは、基本的にチュートリアルhttps://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.feature.tonnetz.html 私のコードからのコピーペーストです： import librosa def extract_feature(file_name):

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scikit-learnで異種の特徴を組み合わせる

私はすでに特徴が抽出され、テキストファイルで与えられているいくつかの文書に対してバイナリ分類を行っています。私の問題は、テキストの機能と年数などの数値機能があることです。 1つの試料をこの形式で与えられます。 label |title text |otherText text |numFeature1 number |numFeature2 number 私はfeature unionsについ

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機能のすべての組み合わせを作成するには？

私は自分の機能を組み合わせて私の機械学習システムを改善しようとしています。私は自分の機能のすべての組み合わせを生成するためにいくつかのコードを書いています。しかし、それは非常に非効率なようです。これをより速く行う方法はありますか？ allcomb=[] for i in range(pow(2,len(features))): com=[] for j in (range(l

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Sci-Kit Learn FeatureUnionの行数が異なる

データがデータベースにあるプロジェクトで、scikit-learn PipelineのFeatureUnion機能を使用しようとしています。私は何をしているかを構造化する方法にいくつかの根本的な問題があります。データベース内の2つの異なるテーブルから2つの機能を作成しています。私はfetch_x1、fetch_x2メソッドを持っていて、データベーステーブルから関心のあるデータをpandas Da

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行列内に特徴抽出データを格納する際に寸法不一致エラーが発生する

LBPを使用して抽出されたすべての画像の特徴を行列に格納しようとしています。しかし、それは私にこのエラーを与えている。ここで Subscripted assignment dimension mismatch. Error in fe1 (line 10) A(i, :) = LBP(img); は私のコードは次のとおりです。 fe.m clc; clear all; pat = 'D:/

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caffe layer zero output-python

VGGで変更されたネットワーク（ここでは3つの浮動小数点数のベクトル）の出力が得られますが、すべてがOKですが、他のレイヤの出力を取得したいとき（最後の畳み込みレイヤconv5_4）の場合、出力ベクトルはすべてゼロになります。これは、出力を得るためにPythonのコードです： import sys import cv2 import numpy as np sys.path.insert(