目前我正在开发一个文本分类程序。我用 TfidfVectorizer 引出了一些功能。
现在，我想从原始特征列表中
机器学习中灰度图像特征提取存在问题。
我有一张从彩色图像转换而来的灰色图像。
<pre><code>fr
我有一个使用以下代码部分从 ORB 创建的特征数组：
<pre><code>orb = cv2.ORB_create()
#keypoints and descriptors
kpO
我有一个 rgb 颜色形状的源图像是 (422, 750, 3)
我用 <code>gray_image = imread('source.png', as_gray=True)</code>
我正在从事一个项目（从语音或语音语气中检测情绪），我正在使用 MFCC，我在某种程度上理解它，并且
在 solr LTR 中，我们定义了一个特征存储 JSON 文件，我们在其中定义了所有特征的计算逻辑。
我们
我正在尝试提取一些带有详细信息的 YouTube 评论，以及当我想像这样从我的字典中存储数据框时
<pre><
我正在使用 Python 为每张图片的每个 RGB 通道获取一个 historgam（我有 10 个类，每个类中有 5000 张图片）
我正在尝试将原始图像划分为 8x8 重叠块，以便稍后进行特征提取。
这是我的代码：
<pre><code>new
我正在尝试从一组 2D 坐标中提取特征，有人告诉我 Gabor 函数可用于此目的。但我能找到的只是关于在图
我正在使用 Spafe 库从 <a href="https://github.com/Xeonen/TurEV-DB/tree/master/Sound%20Source/Angry" rel="nofollow noreferrer">this
我在 python 的帮助下使用 <code>face_recognition.face_encodings() </code>（face_recognition 库的函数）计算了一个 128
我有一个大小为 64*64 的图像。我正在尝试计算图像的 HOG 特征。我的实现有 skimage，具有以下参数：
<
我正在尝试针对一组公寓评论编写情感分析算法，并且我希望能够对某些类别（例如“位置”、“社交
在 TensorFlow Models Zoo 中，对象检测有一些流行的单次对象检测模型，名为“retinanet/resnet50_v1_fpn_ ...”或“
从多个文本列中提取特征并对其应用任何分类算法的正确方法是什么？
请建议我，如果我出错了
<s
我正在尝试从二值化骨架中提取特征点。我有二进制骨架图像。
<a href="https://i.stack.imgur.com/fwKuB.png" rel="n
嗨，这是我第一次使用它，我有一个 PCAP 文件，我需要帮助才能从中提取所有功能。当我在wireshark中打
我正在关注 <a href="https://medium.com/pytorch/implementing-an-autoencoder-in-pytorch-19baa22647d1" rel="nofollow noreferrer">this t
我知道一个事实，即复杂特征将数据投影到更高维度，这使得之前不可分离的数据线性可分离。
但
