特征工程：圖像特征提取和深度學習
在過去的二十年中，計算機視覺研究已經集中在人工標定上，用於提取良好的圖像特征。在一段時間內，圖像特征提取器，如 SIFT 和 HOG 是標准步驟。深度學習研究的最新發展已經擴展了傳統機器學習模型的范圍，將自動特征提取作為基礎層。他們本質上取代手動定義的特征圖像提取器與手動定義的模型，自動學習 ...
原文：特征工程 vs. 特征提取
特征工程 這個華麗的術語，它以盡可能容易地使模型達到良好性能的方式，來確保你的預測因子被編碼到模型中。例如，如果你有一個日期字段作為一個預測因子，並且它在周末與平日的響應上有着很大的不同，那么以這種方式編碼日期，它更容易取得好的效果。 但是，這取決於許多方面。 首先，它是依賴模型的。例如，如果類邊界是一個對角線，那么樹可能會在分類數據集上遇到麻煩，因為分類邊界使用的是數據的正交分解 斜樹除外 。 ...
2015-09-16 11:18 0 3340 推薦指數：
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