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 ...
數據標注就是使用自動化工具通過分類 畫框 注釋等等對收集來的數據進行標記以形成可供計算機識別分析的優質數據的過程。 數據標注的對象主要分為文本 圖片 音頻 視頻四個種類: 文本標注主要包括情感分析 知識庫 關鍵詞提取 文字翻譯 搜索引擎優化等。就比如,識別一句話蘊含的情感,翻譯等等 圖片標注主要包括圖像分割 物體檢測 圖像語義理解 圖像生成 圖片加注等服務 音頻標注主要包括對全球主要語言和語料 ...
2019-05-14 18:28 0 516 推薦指數:
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 ...
1. 概述 語音是人類之間溝通交流的最直接也是最快捷方便的一種手段,而實現人類與計算機之間暢通無阻的語音交流,一直是人類追求的一個夢想。 伴隨着移動智能設備的普及,各家移動設備的廠家也開始 ...
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 ...
Feature extraction和feature selection 都同屬於Dimension reduction。要想搞清楚問題當中二者的區別,就首先得知道Dimension reduc ...
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 ...