NXopen 创建特征后,这个特征怎么用。 [问题点数:40分]

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NXOpen创建block,设置颜色,遍历边,倒角
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数据挖掘中的特征选择问题
特征工程包括特征选择和特征提取。数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。通常而言,特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集,工程上常用的方法: ①计算每一个特征与响应变量的相关性:计算皮尔逊系数和互信息系数,皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性,但是计算相对复杂一些,好在很多toolkit里边都包含了这个工具(如sklearn的MI
NX二次开发-NXOpen方式遍历所有体workPart->Bodies();
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特征工程:特征生成,特征选择(三)
特征生成 特征工程中引入的新特征,需要验证它确实能提高预测得准确度,而不是加入一个无用的特征增加算法运算的复杂度。 1. 时间戳处理 时间戳属性通常需要分离成多个维度比如年、月、日、小时、分钟、秒钟。但是在很多的应用中,大量的信息是不需要的。比如在一个监督系统中,尝试利用一个’位置+时间‘的函数预测一个城市的交通故障程度,这个实例中,大部分会受到误导只通过不同的秒数去学习趋势,其实是不合理的
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     谁有CATIA钣金设计的资料给我传下   谢谢 邮箱:qiji_mu600@sina.com 顺便问下 如何把PART里面已经做好的外形在 钣金模块里面进行造型
机器学习入门:特征初期处理技巧
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特征工程】特征创建(属性创建
特征创建也称属性创建 包括,特征提取,映射数据到新的空间,二次特征特征构造) 1. 特征提取,肯定就生成新的特征。 2. 将数据映射到新的空间,扩维或降维,也会形成性的特征。 3. 二次特征,通过基础特征构造出新的特征
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主要参考大神在知乎的回答: 作者:城东 链接:https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/110165221 来源:知乎 著作权归作者所有。 http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448462.html特征选择在机器学习中至关重要,我们通常认为:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是在逼近这个
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前言突然就想分析一下全卷积网络的转置卷积部分了, 就是这么猝不及防的想法, 而且这个网络对图片的输入大小无要求,这么神奇的网络是时候分析一波了,我个人的学习方法调试代码,然后对照论文看理论本次分析主要针对每层的权重大小和特征图大小的推导分析, 最最重要的是转置卷积部分是如何将特征图慢慢扩张到原始图片大小的.国际惯例, 参考博客:FCN的caffe实现戳这里FCN学习:Semantic Segment
特征离散、归一、交叉解释或实现
对于特征离散化,特征交叉,连续特征离散化非常经典的解释 http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52412123 连续特征离散化和归一化 http://blog.csdn.net/hero_fantao/article/details/34533533
计算特征相关性的方法,特征提取的方法,如何判断特征是否重要
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基于Python的自动特征工程——教你如何自动创建机器学习特征
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k-折叠交叉验证是一种在机器学习中很常用的方法,简单来说就是手头有是10个数据,取2-10为样本数据,用来学习,生成公式后将第一个数据送入公式进行计算,下次则选取第二个数据作为测试数据,1,3-10这九个数据作为样本数据进行学习,如此计算。如此循环十次,可以得到一个错误率,用以判定学习的结果怎么样。  k指的是将你的数据分为k份,进行k次循环,上面的例子的k就是10。如果每一个样例都做测试, 这
特征提取方法:聚类之Kmeans
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PCA算法在人脸识别的实现    特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。首先把一批人脸图像转换成一个特征向量集,称为“Eigenfaces”,即“特征脸”,它们是最初训练图像集的基本组件。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间,并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。      特征脸空间由人脸训练图像数据的协方差
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我需要用caffe提取图片的CNN特征,再进行后面的处理。    在Oxford VGGnet官网里面已经下载了在imgenet上训练好的VGG16.caffemodel文件,以及相应的配置文件VGG16.prototxt,然后准备用matlab提取图像经过VGGnet的特征。现在的问题是,VGG16.prototxt里网络最后一层是经过softmax层的1000维向量,而我想要的是全连接层(...
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1. TF-IDF的误区 TF-IDF可以有效评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个特征是否有区分度是不够的。 1)它没有考虑特征词在类间的分布。也就是说该选择的特征应该在某类出现多,而其它类出现少,即考察各类的文档频率的差异。如果一个特征词,在各个类间分布比较均匀
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,一,神经网络中的卷积运算,需要哪些东西? 一般主要包括两种: 1),输入层,比如图片处理,输入就是将二维或三维图片转化成的矩阵形式 如右图: 对于图像处理,我们一般是选择局部的,比如处理尾部上面的一块曲线 我们用红色框标注,其对应的矩阵假设为: 2),卷积核,卷积层主要是提取特征的关键,因为它是你需要的特征的过滤器; 上图中,老鼠尾巴,就是我们要提取的特征,那么我们的卷积核...
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特征降维
维度灾难 首先在机器学习中,如果特征值(也可称之为维度,或feature,或参数)过多,会发生所谓的维度灾难。维度灾难最直接的后果就是过拟合现象,而发生该现象最根本的原因是: 1,维度增加时,有限的样本空间会越来越稀疏。因此模型出现在训练集上表现良好,但对新数据缺乏泛化能力的现象。 如果训练集可以达到理论上的无限个,那么就不存在维度灾难,我们可以用无限个维度去得到一个完美的分类器。训练集样本
第4章-模型中特征子集的选择
原文参考: https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/node/137 扩展参考: http://sites.stat.psu.edu/~jiali/course/stat597e/notes2/lreg.pdf https://etd.ohiolink.edu/!etd.send_file?accession=case1300817082&
从零开始机器学习-9 数据的表示——特征工程(上)
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卷积中特征图大小的计算方式
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卷积操作中特征值大小的计算
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最初是由Facebook在2014年提出,并被广泛运用于点击率预估项目上,被证明有效。 动机在于GBDT无法直接处理海量的离散特征,复杂度太高,所以主要思路就是就是先用已有特征训练GBDT模型,然后利用GBDT模型学习到的树来构造新特征,最后把这些新特征加入原有特征一起训练模型,事实上就是一种stacking的模型融合方式。构造的新特征向量是取值0/1的,向量的每个元素对应于GBDT模型中树的叶
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笔记整理时间:2017年1月11日 笔记整理者:王小草SparkML 2.1.0的官方文档给出了21类特征转换的方法,其中关于自然语言处理领域的有3类,分别是:Tokenizer分词,StopWordsRemover去停用词,n-gram。本文主要介绍这三种方法的使用。1. Tokenizer分词在对文本做数据挖掘的时候,分词往往是第一步:将一个句子拆分成单词的集合。 在文本特征的提取笔记中,讲
聚类特征变量选取、聚类算法与效果评价简述
对data的各个feature进行预处理 1. feature的选择:用相关性、基尼系数、信息熵、统计检验或是随机森林选取最为重要的特征变量 2. 如果需要,对一些特征变量进行scaling 3. 对数据进行变换:离散傅里叶变换或离散小波变换 4. 可以对数据进行降维处理,映射到低维度空间进行展示,观察数据形状,帮助选择聚类算法 降维的一些选择: 线性方法,PCA 非线性特征十分
特征选择(二)- 聚类变换
上一讲已经给出了类内距离的概念。 针对这个概念,有人从完全不同的两个角度给出了方法。 这就是聚类变换与K-L变换。本章介绍聚类变换。   降维到底是在干什么? 各个特征(各个分量)对分类来说,其重要性当然是不同的。 舍去不重要的分量,这就是降维。   关键问题是,什么叫不重要? 这就是为什么会有两种不同的变换了。   聚类变换认
为什么特征独立型的模型遇到高度相关特征效果会不好?
在利用一些机器学习模型分类的时候,一般都会进行特征选择过程,消除掉冗余特征和高度相关特征,比如朴素贝叶斯,逻辑斯蒂。为什么要这么做呢?主要有以下几个原因。 1) 一个原因比较显而易见,就是若冗余特征过多,会造成特征数目过多,从而分析特征,训练模型所需要的时间就会越长; 2) 特征数目越多,模型就会越复杂,模型越复杂,带来的方差就越大,过拟合的风险就会越大,其泛化能力就会变弱; 3) 冗余特征
特征共线性
转载自https://blog.csdn.net/o0xgw0o/article/details/76432117   多重共线性 1.概念: 多重共线性是指自变量之间存在一定程度的线性相关,会给变量对模型的贡献性带来影响。即若有两个变量存在共线性,在相互作用计算后,其一的变量的影响会相对减弱,而另一个变量的作用却会相对增强。 2.产生原因: (1)没有足够多的样本数据 (2)选取的样...
正则表达式语法大全和chm文档
正则表达式(regular expression)就是用一个“字符串”来描述一个特征,然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如 表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和 任意个 'b' ”,那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征
揭开正则表达式的神秘面纱
正则表达式(regular expression)就是用一个“字符串”来描述一个特征,然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如 表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和 任意个 'b' ”,那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征
正则表达式
正则表达式(regular expression)就是用一个“字符串”来描述一个特征,然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如 表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和 任意个 'b' ”,那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征
Caffe入门实验九:caffe提取特征并进行可视化
这一节是对上面一节分类的图片进行可视化的,前面的部分基本是一样的,就是载入模块、路径、图片、向前分类,具体程序如下://需要的模块,设置好路径和绘图参数,全写在前面了 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt //画图显示用的 import os import sys import pickle import cv2 import Im
创建udf孔特征
创建udf孔特征
特征工程——数据降维
数据降维 概念:在尽量减少信息量的前提下,采用某种映射方法(函数) 把原来的高维数据(变量多)---映射--->低维数据(变量少) 避免维数灾难 :增加样本量 常用的降维方法: 线性方法 非线性方法 有监督方法 --> LDA(线性判别分析) 无 无监督方法 --> PCA(主成
图像局部特征(十八)--BOW
原文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cb0b54301014hxu.html Bag of Word, 顾名思义,即将某些Word打包,就像我们经常会把类似的物品装到一个柜子,或者即使是随意打包一些物品,也是为了我们能够方便的携带,在对大数据作处理的时候,为了能够方便的携带这些数据中的信息,与其一个一个的处理,还不如打包来的容易一点。       Ba
weka之调用特征选择
参考文献 http://download.csdn.net/detail/kaikai_sk/9854774package FilterTest;import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.util.Random;import weka.attributeSelection.CfsSubs
特征选择-方差分析
1.方差分析按照其性质分为两大类:固定处理(fixed treatment)和随机效应(random effect)。 方差分析模型分为三类: 1)固定模型方差分析(fixed model anova),或称为模型Ⅰ方差分析。 2)随机模型方差分析(random model anova),又叫做模型Ⅱ方差分析。 3)混合模型方差分析(mixed model anova),即模型Ⅲ方差分析。   ...
PCA特征提取及使用sklearn降维方法
摘自 https://blog.csdn.net/u010182633/article/details/45918737         https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42192293介绍在这篇文章中,我们讨论主成分分析(PCA)是如何工作的,以及它如何被用来作为分类问题的降维技术。在这篇文章的末尾,出于证明的目的提供了Matla...
特征抽取与特征选择
特征抽取:特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射 特征选择:特征选择后的特征是原来特征的一个子集 特征抽取的方法主要是通过属性间的关系,如组合不同的属性得到新的属性,这样就改变了原来的特征空间。 特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含关系,没有改变原始的特征空间。 特征抽取:PCA和LDA 主要有两个类别: 信号表示:特征抽取后的特征要能精确地表示样本
结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
此文系转载,原文地址:http://chaoslog.com/te-zheng-xuan-ze.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合增强对特征特征值之间的理解
Matlab -----求矩阵特征多项式和特征
求矩阵的特征多项式 J =      1     0     0      0     2     0      0     0     3  poly(J) 得到系数结果 ans =      1    -6    11    -6 转化就是: x^3-6x^2+11x-6=0 求特征值: eig(J) ans =      1      2
Bluetooth4.3 读取特征字值的问题
主要是在BluetoothLeService中的setCharaceristicNotification中添加红线框方法:         原因:          因为特征字有以下几个特征属性:          read,notify,indicate   一个特征字可以有一个值和多个描述,同时一个描述里面又可以有多个对应的描写,所以我猜想,硬件可能为了一个特征字能传多个值,所以把值写
中文NLP-常用的特征选取方法
为什么要做特征选取? 构建词向量是为了表征一篇/段文本,方便对文本的分析、分类等操作。对于一个文本,词向量是一维向量,每个单元表征一个特征词。怎么获取这些特征词,简单粗暴的方法就是,对文本集(所有文本)进行分词操作,之后将不重复的词汇构成特征词集合,从而构建词向量。 举例进行说明: “推动长江经济带发展是党中央作出的重大决策,是关系国家发展全局的重大战略,对实现“两个一百年”奋斗目标、...
机器学习基础(三十七) —— 处理类别特征
当类别特征仍保持原始形式时,其取值来自所有可能取值构成的集合而不是一个数字,故不能作为输入。当各个取值之间是没有顺序关系的并列关系,这样的类别特征称为 名义(nominal)变量。相反,那些存在顺序关系的(比如评级,评级5的会好于评级1的),则被称为 有序(ordinal)变量。将类别特征表示为数字形式,常可借助 1-of-k 这样的编码方法进行。假设变量的取值有 k 个,如果对这些值用 1 到 k
我们是很有底线的