Open C 到 NXOpen 四个关键函数的映射

在UG/NX二次开发中，Open C到NXOpen的映射可以参看帮助问题。但是，帮助文档对四个关键函数的介绍却几乎没有。本文系统介绍了NXOpen中的四个关键函数，ufusr，ufsta，ufusr_ask_unload，ufusr_cleanup到NXOpen中的映射关系。希望通过此文让更多的Open C开发者轻松的使用NXOpen。 http://www.doci

NXOpen创建block,设置颜色，遍历边，倒角

采用 openc++编程，首先使用代码录制的方法得到相应代码，通过对代码的分析，然后修改。可以大大减轻开发的难度。UF_initialize(); //环境 Session *theSession = Session::GetSession(); //创建空特征 Features::Feature *nullNXOpen_Features_Feature(NULL);

谈谈UG二次开发的Open和NXOpen

UG的二次开发有两套系统，一套叫Open，一套叫NXOpen。Open主要是造型方面的功能，NXOpen比较全面。Open原来支持的是C/C++，.net的NXOpen.UF命名空间支持。NXOpen支持C++和.net等。Open系统，支持C的原来叫UFun，或者API，用的人最多。后来出现了Open C++。但是Open C++支持编辑等属性行为，不能创建。所以，一般是通过API创建特征，

NX二次开发-NXOpen中Point3d类型转换成point类型

NX9+VS2012 #include <NXOpen/NXObject.hxx> #include <NXOpen/Part.hxx> #include <NXOpen/PartCollection.hxx> #include <NXOpen/Point.hxx&

NX二次开发-UFUN计算两点距离UF_VEC3_distance

NX11+VS2013 #include <uf.h> #include <uf_curve.h> #include <uf_vec.h> UF_initialize();

机器学习之特征工程

本文是一篇关于特征工程的总结类文章，如有不足之处或理解有偏差的地方，还望大家多多指点。首先，给一张特征工程的思维导图： 【如果要浏览图片，建议将其下载到本地，使用图片浏览软件查看】 关于特征工程（Feature Engineering），已经是很古老很常见的话题了，坊间常说：“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”。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位

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();

NX11+VS2013 #include <NXOpen/DisplayManager.hxx> #include <NXOpen/Body.hxx> #include <NXOpen/BodyCollection.hxx> #include <NXOpen/NXException.hxx

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

求catia钣金设计及相关问题

     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

所谓特征工程，指的就是从数据中抽取包含大量信息的特征，方便模型易于学习的过程。 所有的模型都是错误的，但其中有些是有用的。 下面介绍几个优秀的数据特征处理技巧： 1.数据转换为图像 实例1：用数据集预测电力消耗 热图的纵坐标DOW表示一周7天，横坐标则是一天24小时。很明显，周末整天的用电情况和工作日深夜的用电情况十分类似。由此，创建了一个特征——weekend proximity，...

【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。

UG二次开发读取尺寸值公差分析

一直在用grip做NX二次开发,自写自用。最近grip写的自动公差系统，不能进行自动标注公差，也不能进行尺寸链公差分析，如WC，RSS分析，究其原因是grip的OBTAIN命令在NX7.5之前可以获取正确的尺寸值，但到了NX8.5后不能获取正确的尺寸值！ 可能是grip过于古老吧，心有不甘，写好的系统不能用，不太可能再用NXopen重写一遍（一行grip代码改写可能需要十几行C代码，这也是多年来

特征构建：生成多项式特征

机器学习，一些比赛竞赛中，通常会给一定的特征数据进行分类或者回归预测。有时需要构建更多的特征，然后对特征再进行特征选择。通过增加一些输入数据的非线性特征来增加模型的复杂度通常是有效的。一个简单通用的办法是使用多项式特征，这可以获得特征的更高维度和互相间关系的项。这在 PolynomialFeatures 中实现: >>> import numpy as np >>> from sklea

卷积神经网络池化后的特征图大小计算

卷积后的大小 W：矩阵宽，H：矩阵高，F：卷积核宽和高，P：padding（需要填充的0的个数），N：卷积核的个数，S：步长 width：卷积后输出矩阵的宽，height：卷积后输出矩阵的高 width = （W - F + 2P）/ S + 1 height = （H - F + 2P） / S + 1 当conv2d(), max_pool()中的padding=‘SAME’时，wi...

N-gram特征，浅谈FastText文本分类利器解读（2）

知道了FastText原理之后，我们来说说在使用过程中的一些注意事项，到目前为止，FastText有个比较突出的问题，就是丢失了词顺序的信息，因为隐层是通过简单的求和取平均得到的。为了弥补这个不足，FastText增加了N-gram的特征。 何为N-gram特征 为了处理词顺序丢失的问题，FastText增加了N-gram的特征。具体做法是把N-gram当成一个词，也用embedding向量来表示...

怎么判断特征选择的好坏

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上

【caffe-windows】全卷积网络特征图分析

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

计算特征相关性可以用皮尔逊系数(公式及含义解释：表示两组数据的线性关系程度，取值为[-1,1])，衡量的是变量之间的线性相关性，简单快速，但是只对线性关系敏感，非线性不适合；计算特征相关性的指标还有互信息MIC和距离相关系数(Python gist包)，取值为[0,1]。特征工程中包含特征选择和特征提取(区别)，特征选择用的是Lasso，OMP，WOMP(特征排序)算法(流程讲清楚)，特征提取用的...

PCA降维与特征选取的区别

1.概念简介 PCA是指 Principal Components Analysis,译为主要成分分析。用于减少数据集的维度，同时保持数据集中使方差贡献最大的特征。改变了原来特征的形式。 特征选取是从包含多个特征的数据集中挑选出几个特征作为实际使用的数据集，用于训练模型。没有改变特征的形式。 2.问题背景 在实际的问题中，数据集中的特征可能过多。比如，30*30的一张图片的特征会有900个

利用GBDT模型构造新特征

实际问题中，可直接用于机器学习模型的特征往往并不多。能否从“混乱”的原始log中挖掘到有用的特征，将会决定机器学习模型效果的好坏。引用下面一句流行的话： 特征决定了所有算法效果的上限，而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已。 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方法1。 论文的思想很简单，就是先用已有特征训练GBDT模型，然后利用GBDT

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

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，这个说法很深刻！贴上一张最近常看的图

基于Python的自动特征工程——教你如何自动创建机器学习特征

作者 | William Koehrsen编辑 | Jane本文经授权转载自AI科技大本营（ID:rgznai100）如今机器学习，正在从人工设计模型，更多地转移到自动优...

Pandas导入数据后的，关于特征合并的细节

import pandas as pddatapath = 'data/'train_df = pd.read_csv(datapath+'yancheng_train_20171226.csv')test_df = pd.read_csv(datapath+'yancheng_testA_20171225.csv')train_sum10=train_df[(train_df.sale_date...

机器学习——交叉验证与特征选择

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

本文是学习计算机视觉：（二）计算机视觉的基础中第二部分图像特征及描述下的特征提取方法：聚类方法里边的Kmesns方法

PCA 的具体实现 （Eigenfaces特征脸）

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

如何构造GBDT组合特征

使用GBDT进行特征抽象，可以说是非常的有用了~ 我是萌萌哒的传送门： http://blog.csdn.net/zhangf666/article/details/70183788

大数据比赛（2）-特征那点儿事

特征工程是一个非常重要的课题，是机器学习中不可或缺的一部分，但是它几乎很少出现于单独的机器学习的教程或教材中。所以需要在比赛的过程中多学习和体会。 1、什么是特征工程？

机器学习实战之决策树最有特征的选取

在学习了jack cui机器学习博客后，为了给自己留下一个理解的笔记，本人比较笨，以后方便查看。他的博客地址在下方，写得很好。点击打开链接决策树机器学习的一种分类方法，拿相亲来说，决策树模型就是上面这一个，长方形为这个人的某个特征，决策树有内部节点和叶节点。内部节点就是这个长方形，是其特征。叶节点是椭圆，就是其得到的结果，是备胎还是值得考虑。而特征也是一个分类的规则条件。是将它继续划分到哪一边。每...

如何在caffe框架下通过CNN提取图像的特征?

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（...

Tensorflow入门--------计算卷积后的特征图尺寸

     在卷积神经网络设计网型的时候，需要对卷积核和池化层进行参数设置。有三个重要的参数，首先是卷积核的大小，其次是设置步长（padding）的大小，最后是是否采用padding。这几个因素直接影响了卷积、池化后的特征图的大小，对于网络形状的设计非常重要的参数。本博客将针对这三个参数进行解释，并且利用tensorflow进行结论的实验。 一、卷积核     卷积核这个东西比较好理解，就是卷积...

特征选择方法

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

为什么卷积能够提取图像的特征？看完此文应该能够给你一个答案；

,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...

ArcGIS教程：生成特征文件、类和聚类分析

借助 ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块，您可以通过将栅格像元分组到类或聚类中来创建分类。类通常指一个已知类别，例如森林、居民区或水体，而聚类则是根据像元属性的统计信息得到的像元分组。特征是代表类或聚类的像元的子集。特征的统计信息存储在一个特征文件中，此特征文件将用于对位于输入波段交集中的所有像元进行分类。

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）

本文由 沈庆阳 所有,转载请与作者取得联系! 前言 我们先来回顾一下什么是特征。 特征（Feature）即机器学习中的输入变量。通过机器学习，我们可以得到定义了特征与标签之间关系的模型。 在传统的编程理念中，程序员往往关注点停留在代码身上。而在机器学习的项目中，工程师的关注点转移到表示（Representation）上面。即工程师通过添加、改进特征来调整模型。 在机器学习中，数据和特...

卷积中特征图大小的计算方式

卷积中的特征图大小计算方式有两种，分别是‘VALID’和‘SAME’。 1.如果计算方式采用'VALID'，则： 其中为输出特征图的大小，为输入特征图的大小，F为卷积核大小，stride为卷积步长。不能整除时向上取整。 2.如果计算方式采用'SAME'，输出特征图的大小与输入特征图的大小保持不变， 其中padding为特征图填充的圈数。 若采用'SAME'方式，kernel_si...

卷积操作中特征值大小的计算

感想 今年对我来说是非常重要的一年，面临着找工作和发论文的压力，因此，我打算把我机器学习刷题之路记录下来，我认为刷题要把原理弄明白，所以我整理了分析的内容，作为对自己的提高，也希望对大家能够有所帮助。 Problem   输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，p...

【Machine Learning】特征工程之合并稀疏特征

一、稀疏特征                 在我们做特征工程的时候，可能会碰到一个特征我们假设其特征列的符号值为v，其特征存在多种取值，标签label设为y，特征v如果有很多特征值对应标签y是相同的，那么这些v之间是没有意义的，我们称之为稀疏特征。这个时候我们可以进行合并稀疏特征，因为合并稀疏特征不仅可以降低计算成本，它也最小化了样品错误分类的可能性。 二、代码示例 # -*- cod

PCA与特征选取

一、什么是PCA PCA，即PrincipalComponents Analysis，主成份分析

使用PCA对特征数据进行降维

PCA（Principal Component Analysis）是机器学习中对数据进行降维的一种方法。主要目的是在不丢失原有数据信息的情况下降低机器学习算法的复杂度，及资源消耗。本篇文章将使用python对特征进行降维。 PCA通过线性变换将原始数据中可能相关的数据转换为一组线性不相关的数据。以本篇文章中所使用的贷款用户特征数据来说，其中包含了贷款用户的借款金额，利息，利率，年收入

卷积特征提取与池化（Pooling）——处理大型图像

在之前的章节中，我们已经很好地解决了手写体识别问题（维数为28*28）。但如果是更大的图像（维数为96*96）呢？如果你还是要学习400个特征，那么网络权重参数就有400*96*96即近400万个。     卷积特征提取 如果我们从大型彩色图像（64*64*3）中随机抽取一些小patch（8*8），学到了一些特征，然后用这些特作为滤波器去扫过整张大图，即逐行逐列做卷积。这样做可以大幅减小网

GBDT构建组合特征

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

利用TensorFlow使卷积神经网络各层及卷积特征可视化

本文主要是实现卷积神经网络进行手写字体的识别，利用TensorFlow对卷积过程中的提取特征进行了可视化。具体代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Apr 26 14:37:30 2018@author: Administrator"""#导入所需要的库import numpy as npimport tensorflow as tfimpor...

文本挖掘之特征选择（python实现）

机器学习算法的空间、时间复杂度依赖于输入数据的规模，维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法。维度规约可以分为两类： 特征选择(feature selection)，从原始的d维空间中，选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维属于原始空间的子集)特征提取(feature extraction)，将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维

特征哈希（Feature Hashing）

特征哈希（Feature Hashing） Nov 20, 2014 在特征处理（Feature Processing）中我介绍了利用笛卡尔乘积的方法来构造组合特征。这种方法虽然简单，但麻烦的是会使得特征数量爆炸式增长。比如一个可以取N个不同值的类别特征，与一个可以去M个不同值的类别特征做笛卡尔乘积，就能构造出N*M个组合特征。 特征太多这个问题在具有个性化的问题里尤为突出。如果

再说边缘特征提取sobel算子

首先，我们来了解一下计算机是如何检测边缘的。以灰度图像为例，它的理论基础是这样的，如果出现一个边缘，那么图像的灰度就会有一定的变化，为了方便假设由黑渐变为白代表一个边界，那么对其灰度分析，在边缘的灰度函数就是一个一次函数y=kx，对其求一阶导数就是其斜率k，就是说边缘的一阶导数是一个常数，而由于非边缘的一阶导数为零，这样通过求一阶导数就能初步判断图像的边缘了。通常是X方向和Y方向的导数，也就是梯度。理论上计算机就是通过这种方式来获得图像的边缘。

Java 8实战

本书全面介绍了Java 8 这个里程碑版本的新特性

crf++里的特征模板

一: Unigram和Bigram模板分别生成CRF的状态特征函数 和转移特征函数 。其中 是标签， 是观测序列， 是当前节点位置。每个函数还有一个权值，具体请参考CRF相关资料。 crf++模板定义里的%x[row,col]，即是特征函数的参数 。 举个例子。假设有如下用于分词标注的训练文件： 北 N B 京 N E 欢 V B 迎 V M 你 N E 其中第3列是标签，也...

CNN的特征使用

特征重建数据 将原图的特征进行提取f，然后不改权重，修改的是原图的数据，使得越来越接近原图。 应用 风格转移 采用的就是特征重建的思想。 提取原图的特征以及待转移风格的特征，然后将特征混合在一起，一直迭代扩展：混合的时候可以加权重吗，不一定是哪一个更深一步 疑惑：PS软件的添加风格，还有重返18岁，是这样的吗？输入一张老年的照片可以还原成18的样子 当时这篇论文的目的是说...

ptc公司的高级曲面扩展教程

PRO/SURFACE 第一章、安排面组 第二章、创建曲面特征 第三章、通过偏距创建特征 ........ ........ ........

Face Description with Local Binary Patterns

用LBP特征进行人脸识别，用LBP特征进行人脸识别用，LBP特征进行人脸识别

用opensmile批量提取语音特征

@echo off set /a sum=0 set extension=.txt E: cd \openSMILE-2.1.0\bin\Win32 for /f "tokens=1-10 delims=\" %%a in ('dir F:\esdata\casia\casiawav\sametext50\*.wav /a-d /b /s') do ( echo %%a\%%b\%%c

超好理解的PCA 特征选择

一、PCA简介 1. 相关背景 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。

Opencv 特征训练分类器

一、基础知识准备 首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测， HAAR、LBP、HOG，选择哪个特征就去补充哪个吧。opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行基础知识补充啊，网上一大堆资料，同志们速度去查阅。我的资源里也有，大家去下载吧，这些我想都不是大家能直接拿来用的，我下面将直接手把手告诉大家训练怎么操作，以及要注意哪些细节。二、关于正样本的准

CNN提取图片特征，之后用SVM分类

先用CNN提取特征，之后用SVM分类，平台是TensorFlow 1.3.0-rc0，python3.6 参考链接点击打开链接# coding=utf8 import random import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import svm right0 = 0.0 # 记录预测为1且实际为1的结果数 error0 =...

特征工程之类别特征 处理方法介绍

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，

数据特征的选取

图像特征的提取和选择是图像处理过程中很重要的环节，对后续图像分类有着重要的影响，并且对于图像数据具有样本少，维数高的特点，要从图像中提取有用的信息，必须对图像特征进行降维处理，特征提取与特征选择就是最有效的降维方法，其目的是得到一个反映数据本质结构、识别率更高的特征子空间 。 一.原始特征提取 1.图像的基本特征 颜色特征形状特征纹理特征空间关系特征 2.基于颜色特征的提取

利用皮尔逊相关系数找出与目标最相关的特征（Python实现）

#coding:utf-8 #检测各特征和辐照度之间的相关性以及各个特征之间的相关性 from __future__ import division import tensorflow as tf import math import csv from sklearn import metrics import numpy as np from math import sqrt from math...

基于字符综合特征的车牌字符分割算法

基于字符综合特征的车牌字符分割算法，怎么利用字符串的特征来分隔车牌

使用xgboost进行特征选择

xgboost在各大数据挖掘比赛中是一个大杀器，往往可以取得比其他各种机器学习算法更好的效果。数据预处理，特征工程，调参对Xgboost的效果有着非常重要的影响。这里介绍一下运用xgboost的特征选择，运用xgboost的特征选择可以筛选出更加有效的特征代入Xgboost模型。 这里采用的数据集来自于Kaggle | Allstate Claims Severity比赛(https://w

Weka内置特征选择算法整理

属性评估方法：   CfsSubsetEval ：根据属性子集中每一个特征的预测能力以及它们之间的关联性进行评估。   ChiSquaredAttributeEval ：根据与分类有关的每一个属性的卡方值进行评估。   ClassifierSubsetEval ：根据训练集或测试集之外的数据评估属性子集。   ConsistencySubsetEval ：根据利用属性子集进

从零开始机器学习-12 特征组合

本文由 沈庆阳 所有,转载请与作者取得联系! 前言 在我们进行机器学习模型训练的过程中，使用单一特征似乎并不能很好的解决我们的问题。比如，单纯地依靠房屋面积来预测房屋单价是不可取的。因为，地理位置、人均房间数等都是会对房屋单价产生影响的特征。 如果需要用到多个特征作为输入，则需要将两个或多个特征相乘形成合成特征。这种做法就叫特征组合。 使用特征组合可以明显地增强我们机器学习模型的预测能...

详解特征归一化

两种特征归一化方法的详细计算过程

怎么让神经网络学到我们想要的特征

神经网络是一个万能函数逼近器。在图像处理领域，函数的输入是一张或者多张图片，而输出是任何我们想要从图片中提取的信息。有的信息只需要掌握像素级别的特征，比如把RGB才是图像变成灰度图。但有的信息却需要对图像进行一定的理解才能得到我们想要的输出。比如对图像里面的人和动物进行计数。这要求神经网络必须能够识别眼睛鼻子嘴巴，并对这些器官的相对位置有所了解。 神经网络是否能够理解图片的内容，这完全全取决于我...

使用随机逻辑回归进行特征筛选，并利用筛选后的特征建立逻辑回归模型

from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR rlr=RLR() #建立随机逻辑回归模型，筛选变量 rlr.fit(x,y) #训练模型 rlr.get_support() #获取特征...

PCA数据降维(Eigenfaces特征脸)

介绍了PCA算法的基本原理，以人脸图像提取Eigeanface为例，分析了PCA算法的流程

特征工程（3）--特征处理

转自https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647 通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题： 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。信息冗余：对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，

PCA-特征提取

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Matlab源代码。在前面的文章中，我们讨论了所谓的维数诅咒，表明在高维空间分类器倾向于过度拟合训练数据。接下来产生的问题是哪些特征应该保留，哪些应该从高维特征向量中删除。如果此特征向量的所有特征是统计独立的，可以简单地从这个向量中消除最小的判别特征。通过各种贪婪

特征离散和特征选择

连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？ Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？ A: 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 0、 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的

特征图大小的计算

卷积中的特征图大小计算方式有两种，分别是‘VALID’和‘SAME’，卷积和池化都适用，当尺寸不被整除时，卷积向下取整，池化向上取整。   1.如果计算方式采用'VALID'，则： 其中为输出特征图的大小，为输入特征图的大小，F为卷积核大小，stride为卷积步长。 2.如果计算方式采用'SAME'，输出特征图的大小与输入特征图的大小保持不变， 其中padding为特征图填充的圈...

LOMO特征提取

LOMO特征，有HSV色系的直方图特征和LBP特征的改进SILTP特征组成。属于效果较好的传统特征。其在提特征之前先使用RESNET图像预处理方法处理图像。使用OPENCV2.4.9实现

深度学习笔记---卷积特征提取与池化

深度学习笔记---卷积特征提取与池化

PCA方法对特征降维

用CNN抽了feature后，维度太高了，降维如下：%使用PCA对数据降维 load fc7.txt; [pc, score, latent,tsquare]=princomp(fc7); k=cumsum(latent)./sum(latent);%计算贡献率，确定最终的降维数目k,即前k个特征值所占的比重 eigen_matrix=pc(:,1:2048); reduce_matrix=fc7*

特征的转换_01-自然语言相关特征转换

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） 冗余特征会

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和特征值之间的理解

Matlab -----求矩阵特征多项式和特征值

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