BRIEF 特征描述子
Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子，由于描述子用的浮点数，所以它将会占用512 bytes的空间。类似 ...
原文：文本分类之特征描述vsm和bow
当我们尝试使用统计机器学习方法解决文本的有关问题时，第一个需要的解决的问题是，如果在计算机中表示出一个文本样本。一种经典而且被广泛运用的文本表示方法，即向量空间模型 VSM ，俗称 词袋模型 。 我们首先看一下向量空间模型如何表示一个文本： 空间向量模型需要一个 字典 ：文本的样本集中特征词集合，这个字典可以在样本集中产生，也可以从外部导入，上图中的字典是 baseball, specs, gra ...
2016-06-10 12:33 1 3863 推荐指数：
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