： 提取：从原始数据中提取特征； 转换：缩放、转换、修改特征； 选择：从大的特征集合中选 ...

数据表达 : 有时,我们通过对数据集原来的特征进行转换,生成新的"特征"或者说成分,会比直接使用原始的特征效果要好,即数据表达(data representation) 特征提取 : 如图像识别,数据表达显得十分重要,因为图像是有成千上万个像素组成的,每个像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

法一：Bag-of-words 词袋模型 文本特征提取有两个非常重要的模型： 词集模型：单词构成的集合，集合中每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个 词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数） 两者本质上的区别，词袋是在词集的基础上 ...

5.特征提取 有很多特征提取技术可以应用到文本数据上，但在深入学习之前，先思考特征的意义。为什么需要这些特征？它们又如何发挥作用？数据集中通常包含很多数据。一般情况下，数据集的行和列是数据集的不同特征或属性，每行或者每个观测值都是特殊的值。在机器学习术语中，特征是独一无二的，是数据集中每个观测值 ...

特征提取 特征的种类在图像领域主要分为点，线，面。线特征和面特征对图像信息利用得更多，因而其分辨性更高。但遗憾的是，由于线特征和面特征提取的条件比较苛刻，因此在实际应用中并不广泛。（尽管在SLAM中也有点线结合的实例，在图像纹理较弱的情况下，线特征可以发挥更大的用处 ...

特征提取（特征变换） 从一组已有的特征通过一定的数学运算得到一组新特征 数据降维： PCA：方差 LDA(也叫Fisher 线性判别)： 均值 类内离散度尽可能小，类间离散度尽可能大 两者都假设数据分布是高斯分布 Ref. 《模式识别(第三版)》张学工 ...

目录 1、介绍 2、LoG原理 3、数学原理 4、模板性质 1、介绍 LoG（DoG是一阶边缘提取）是二阶拉普拉斯-高斯边缘提取算法，先高斯滤波然后拉普拉斯边缘提取。 Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时，对离散点和噪声比较敏感。于是，首先对图像进行高斯卷积 ...

模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时，判断的依据就是图像特征。用提取的特征表示整幅图像内容，根据特征匹配或者分类图像目标。 常见的特征提取算法主要分为以下3类： 基于颜色特征：如颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量等； 基于纹理特征：如Tamura纹理特征、自回归纹理模型 ...