C3D Introduction 卷積神經網絡（CNN）近年被廣泛應用於計算機視覺中，包括分類、檢測、分割等任務。這些任務一般都是針對圖像進行的，使用的是二維卷積（即卷積核的維度為二維）。而基於視頻的問題，提特征的方法主要分為雙流和C3D兩個分支，目前C3D衍生出P3D，I3D等等，這里只介紹 ...

數據表達 : 有時,我們通過對數據集原來的特征進行轉換,生成新的"特征"或者說成分,會比直接使用原始的特征效果要好,即數據表達(data representation) 特征提取 : 如圖像識別,數據表達顯得十分重要,因為圖像是有成千上萬個像素組成的,每個像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

法一：Bag-of-words 詞袋模型 文本特征提取有兩個非常重要的模型： 詞集模型：單詞構成的集合，集合中每個元素都只有一個，也即詞集中的每個單詞都只有一個 詞袋模型：如果一個單詞在文檔中出現不止一次，並統計其出現的次數（頻數） 兩者本質上的區別，詞袋是在詞集的基礎上 ...

TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一種廣泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了語料中單詞對文檔的重要程度。假設單詞用t表示，文檔用d表示，語料用D表示，那么文檔頻度DF(t, D)是包含 ...

5.特征提取 有很多特征提取技術可以應用到文本數據上，但在深入學習之前，先思考特征的意義。為什么需要這些特征？它們又如何發揮作用？數據集中通常包含很多數據。一般情況下，數據集的行和列是數據集的不同特征或屬性，每行或者每個觀測值都是特殊的值。在機器學習術語中，特征是獨一無二的，是數據集中每個觀測值 ...

特征提取 特征的種類在圖像領域主要分為點，線，面。線特征和面特征對圖像信息利用得更多，因而其分辨性更高。但遺憾的是，由於線特征和面特征提取的條件比較苛刻，因此在實際應用中並不廣泛。（盡管在SLAM中也有點線結合的實例，在圖像紋理較弱的情況下，線特征可以發揮更大的用處 ...

Nguyen, V., et al. (2007)."A comparison of line extraction algorithms using 2D range data for indoor mobile robotics." Autonomous Robots 23 ...

特征提取（特征變換） 從一組已有的特征通過一定的數學運算得到一組新特征 數據降維： PCA：方差 LDA(也叫Fisher 線性判別)： 均值 類內離散度盡可能小，類間離散度盡可能大 兩者都假設數據分布是高斯分布 Ref. 《模式識別(第三版)》張學工 ...