特征是机器学习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的.如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度. 一.特征的表示粒度:   学习算法在一个什么粒度上的特征表示,才有能发挥作用?就一个图片来说,像素级的特征根本没有价值.例如下面的摩托车,从像素级别,根本得不到任何信息,其无法进行摩托车和非摩托车的区分.而如果特征是一个具有结构性(或者说有含义)的时候,比如是否具有车把手(handle),是否具有车轮(wheel),就很容易把摩托车和非摩托车区分,学习算法才能发挥作用. 二…

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…

1 简述 今天继续LBS地理信息的学习,目标是写到10篇博客的时候,做出一个地图工具页面用,包含地图空间索引Geohash.S2.H3的可视化展示. 地理特征分为点(POI).线(路径).面(AOI),我们用高德地图导航时,其实就用到了这3个特征,简单说一下 首先搜索目的地:三里屯,会搜到一个面数据,就是整个三里屯的边界范围,即AOI 然后选取起点.终点,选取时下拉列表会显示多个地点,即POI 最后按交通方式生成导航路径,即路径轨迹 2 POI POI是Point of interest的缩写,…

第一次接触复杂性科学是在一本叫think complexity的书上,Allen博士很好的讲述了数据结构与复杂性科学,barabasi是一个知名的复杂性网络科学家,barabasilab则是他所主导的一个实验室,这里的笔记则是关于里面介绍的课程的笔记,当然别人的课程不是公开课,所以从ppt里只能看到骨干的东西了,对了补充下,slider相关的书籍在这里可以找到 回顾我们的研究一个网络模型的三个特征: Degree distribution: P(k) Path length: <d> Clus…

  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…

ArcGIS案例学习笔记-聚类点的空间统计特征 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com 目的:对于聚集点,根据分组字段case field,计算空间统计特征 数据: 方法: 1. 聚类边界 2. 地理分布特征 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com…

UFLDL深度学习笔记 (三)无监督特征学习 1. 主题思路 "UFLDL 无监督特征学习"本节全称为自我学习与无监督特征学习,和前一节softmax回归很类似,所以本篇笔记会比较简化,主题思路和步骤如下: 把有标签数据分为两份,先对一份原始数据做无监督的稀疏自编码训练,获得输入层到隐藏层的最优化权值参数\(W, b\): 把另一份数据分成分成训练集与测试集,都送入该参数对应的第一层网络(去掉输出层的稀疏自编码网络): 用训练集输出的特征作为输入,训练softmax分类器: 再用此参数…

SIFT尺度不变特征 D. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant key points, IJCV 2004 -Lecture 05 - Scale-invariant Feature Transform (SIFT) - https://www.youtube.com/watch?v=NPcMS49V5hg 本文是上面UCF-CRCV课程视频的学习笔记. DOG(Difference of Gaussian)角点 / Har…

一.概述 Andrew Ng:Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. "Applied machine learning" is basically feature engineering( 吴恩达, 人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一:提取特征是困难的,耗时的,需要丰富的专家知识."应用机器学习"从根本上来说就是特征工程) 业界广泛流传:…

本系列学习笔记基于 AUTOSAR Adaptive Platform 官方文档 R20-11 版本.本文从AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf开始,一边学习,一边顺带着翻译一下.尽力而为,不保证精确.你若愿意,也可以当作 AUTOSAR Adaptive Platform (AP)中文版来阅读 1 介绍 1.1 内容 本规范(AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf)描述 AP 设计.目的在于提供概述,但不涉及所有的设计细节.为AP 用户和AP 实现…