我正在开展一个项目，该项目与自动化在 CT 扫描中手动分割一些骨骼的过程相关，希望如果在这个阶段
我正在使用 featuretools Deep Feature Sintesys 为 40k 行和 200 列的数据集构建特征。我选择了大约 40 个转换原语
我在特征转换、拟合模型等方面遇到问题。我有一个如下所示的数据集：
<pre><code>>>>ar
</code></p
<a href="https://i.stack.imgur.com/VeMLQ.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/VeMLQ.png" alt="stack trace"/
如何使用 python 计算音频特征，如速度、能量、可动性……？
我想要直接从音频文件中提取特征的方法！
我正在研究机器学习问题，我的数据集中有很多邮政编码（约 8k 个唯一值）。因此我决定将这些值散列
我想知道哪种统计方法最适合在数据科学中为给定数据集引入新特征？
谢谢！
我想使用颜色矩特征提取，必须获取值（<code>mean</code>、<code>standard deviation</code>和<code>skewness</code>）但
<a href="https://i.stack.imgur.com/Lgw3q.png" rel="nofollow noreferrer">valueError image part</a>
这是用于消除出现值错误的功
所以我有兴趣使用 ELMo 模型提取句子嵌入。
我一开始就尝试过：
<pre><code>import tensorflow as tf
impor
我目前正在研究一个从 3D 对象（准确地说是体素网格）中提取某些特征的系统，我想将这些特征与在 ten
我有 500 张图像，每类 26 个类，用于执行 Otsu、Canny edge 和 HOG 作为特征提取技术。欧几里得距离、余弦
所以我正在尝试为我的 ML 课程实施 <a href="http://cs229.stanford.edu/proj2019spr/report/3.pdf" rel="nofollow noreferrer">thi
我问了很多，但我非常坚持这个......
我有这部分代码，我用来用 SIFT 提取特征，我正在尝试修改它
是否可以使用决策树从两个或两个以上的现有特征中创建一个新特征？
如果是这样，它如何以及能
我想将 Google Vision API 面部识别的输出转换为 ML 分类器的特征集。对于每个训练实例，我都会得到一个预
我需要开发一个从 pdf 结构（不是文本）中提取特征的 python 脚本。例如，我希望能够输出 pdf 是否包含 /
我在 google colab 中安装了 openPose。
现在作为最终项目的一部分，我想使用骨架的关键点对拍击的运动进
26 类每类 500 张图像使用 Otsu 和 Canny 边缘进行识别进行分割，然后使用 HOG 技术提取特征。欧几里得距
我有 200 张图像的数据集，我计算了这些图像的颜色相关特征和纹理相关特征。现在我有形状的颜色相关
