[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记7之__feature generation (2)

最新推荐文章于 2021-02-19 12:36:32 发布
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分类专栏： 专业读书笔记 文章标签： 模式识别
本文探讨了图像分析中特征生成的关键技术，包括区域特征如纹理特性、形状和尺寸特征如傅里叶特征，以及分形的应用等。这些技术为模式识别提供了重要的支持。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    本章将关注图像分析领域的feature generation.


1,区域特征：①纹理特性②局部线性变换提取纹理特征③矩④参数模型


2，形状和尺寸特征：①傅里叶特征②链式编码，它是边界形状描述最常用的技术③基于矩（moment）的特征④几何特征


3，分形（A GLIMPSE AT FRACTALS）

    1980年代有两个重要工具被引入模式识别应用领域：神经网络和小波分析

同一时期，分形和分形维数也被引入。


4，语音和音频分类的典型特征

模式识别（第四版）(希腊)西奥多里蒂斯 习题解答pdf
04-10
模式识别（第4版） (希腊)西奥多里蒂斯 习题解答pdf下载；注意：是最新版本的答案。
模式识别（希腊）西奥多里蒂斯 清晰版
01-10
模式识别（希腊版），作者西奥多里蒂斯，清晰版的pdf。面向很多专业的学生
[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记6之__feature generation (1)：数据转换和降维
燃烧的舞步
07-22 1756
1，单值分解：线性代数的重要部分，已经被广泛用于模式识别中的降维和信息检索应用中。 2，独立成分分析 3，非负矩阵分解 4，非线性降维算法：① kernel PCA②基于图的方法（拉普拉斯算子，Local LinearEmbedding (LLE)，Isometric Mapping (ISOMAP)） 5，离散傅里叶变换 6，离散cos和sin变换 7，THEHADAMARD TRA
Python高级特性之Generator
SCUTJcfeng的博客
03-09 426
第一次写博客，排版格式什么的不是很熟悉，so，看内容就好了：）要说清楚什么是Generator（生成器），就要讲什么是Iterator（迭代器）。Iterator（迭代器）和Iterable（可迭代对象）什么是Iterator（迭代器）呢？Python官方解释如下：An iterator is an object that implements next, which is expected to...
特征工程之自动特征生成（自动特征衍生）工具Featuretools介绍
日进一步
03-23 8856
源文件地址：https://docs.featuretools.com/ 参考内容：https://blog.csdn.net/q337100/article/details/80804887 FeatureTools是进行特征自动生成的框架，它可以将时间和关系数据集转换为可用于机器学习的特征矩阵。 5分钟快速开始 下面是使用深度特征合成（DFS）执行自动化特征工程的示例。在本例中，我...
python generator下标_Python生成器generator简介
weixin_35330796的博客
02-19 430
前言生成器generator生成器的本质是一个迭代器(iterator)要理解生成器,就要在理解一下迭代,可迭代对象,迭代器,这三个概念iteration, iterable, iterator迭代(iteration):在python中迭代通常是通过for...in...来实现的.而且只要是可迭代对象iterable,都能进行迭代.可迭代对象(iterable):Python中的任意的对象，只要...
keras中如何进行图像预处理并生成一个generator
月下花弄影
12-21 6428
接下来，给出我自己目前积累的代码，从目录中自动读取图像，并产生generator： 第一步：建立好目录结构和图像 可以看到目录images_keras_dict下有次级目录，次级目录下就直接包含照片了 **第二步：写代码建立预处理程序 # 先进行预处理图像 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, ...
[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记9之__context-based classification
燃烧的舞步
07-25 1283
本章的假设前提是不同类之间存在相关性。连续的特征向量不是孤立的。     1，贝叶斯分类器     2，马尔科夫链模型     3，the viterbi algorithm     4, 信道均衡（channel equalization）:任务是回复被传输通道或者噪音破坏的信息序列。 5，隐式马尔科夫模型 6，带状态持续模型（state duration model）的HMM
[模式识别]第4版.(希腊)西奥多里蒂斯 带一级目录
08-30
我们编写本书的动力之一是使这本书适合于所有从事模式识别相关研究的人员。 本书采用统一的方法讲述各种模式识别，包括图像分析、语音处理和通信应用。尽管这些领域有很多不同点，但也有共同之处，对它们的研究也有...
模式识别(希腊)西奥多里蒂斯
01-13
希腊西奥多里蒂斯写的模式识别，也是大部头书籍，中文版的
模式识别第四版课后习题答案
02-21
"模式识别第四版课后习题答案" 模式识别是人工智能和机器学习领域中一个非常重要的分支，它涉及到对数据的分析、分类和预测。模式识别第四版课后习题答案是基于 Sergios Theodoridis 和 Konstantinos Koutroumbas ...
特征工程之自动特征生成（自动特征衍生）工具Featuretools——深度特征合成
日进一步
03-23 4289
深度特征合成 深度特征合成（DFS）是一种用于对关系数据和时间数据执行特征工程的自动方法。 输入数据 深度特征合成需要结构化数据集才能执行特征工程。为了演示DFS的功能，我们将使用客户交易数据集。 In [1]: import featuretools as ft In [2]: es = ft.demo.load_mock_customer(return_entityset=Tr...
永磁同步电机参数辨识MATLAB仿真
08-14
1.模型版本 本仿真模型基于MATLAB/Simulink（版本MATLAB 2014Rb）软件。建议采用MATLAB 2014Rb及以上版本打开。 2.模型介绍: 永磁同步电机参数辨识仿真，基于递推最小二乘法RLS的永磁同步电机参数辨识，仿真程序加解析文档及参考文献。
自动驾驶算法仿真测试：感知-决策-控制模块的功能优化与实车开发提速
08-14
自动驾驶算法在仿真环境中的测试情况，重点探讨了感知、决策和控制三个关键模块的功能验证及其对实际车辆开发的影响。文中列举了多个具体测试场景，如大曲率弯道行驶、障碍物绕行、拥挤路段通行、交通灯减速停车以及施工路段绕行等，展示了不同条件下算法的表现，并提供了部分代码片段来解释特定功能的工作机制。此外，文章还提到了一些特殊情况下（如紧急制动）的数据表现，强调了仿真测试对于提高算法稳定性和安全性的重要意义。 适用人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注算法优化和实车应用的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶系统内部运作机制的研究者和技术开发者；旨在帮助相关人员更好地理解和改进自动驾驶算法，从而加快产品化进程并确保更高的安全标准。 其他说明：文中提到的某些参数设置和代码实现细节可以作为参考，但需要注意实际部署时还需考虑更多因素。同时，尽管仿真环境中能够模拟多种复杂路况，最终仍需结合实地测试进行综合评估。
（236页PPT）埃森哲企业数字化转型端到端顶层规划方案.pptx
08-14
（236页PPT）埃森哲企业数字化转型端到端顶层规划方案.pptx
基于遗传算法的微电网储能配置：多目标优化模型实现综合成本最低与供电可靠性最高
08-14
内容概要：本文介绍了基于遗传算法的微电网储能配置方法，旨在通过构建多目标优化模型实现综合成本最低和供电可靠性最高。该模型不仅考虑了初始投资成本，还包括不同时期的储能成本和网损率，以全面反映微电网运营的长期经济性。此外，模型还考虑了DG电源约束、储能充放电约束和负荷平衡约束，确保系统的稳定运行。通过修改后的IEEE测试系统进行算例分析，验证了模型的有效性，得出了储能的最优配比和接入点。 适合人群：对微电网储能配置感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要优化微电网储能配置的项目，帮助降低综合成本并提高供电可靠性。 其他说明：文章以普通博文形式撰写，穿插了代码片段和实例分析结果，便于读者理解和参考。
swipeListView.rar
08-14
swipeListView.rar
电机控制领域FOC电流环中三种死区补偿算法的实际应用与性能对比 全面版
最新发布
08-14
电机控制领域的关键环节——FOC（场向量控制）电流环中的死区补偿问题。文中探讨了三种源自实际量产项目的死区补偿算法：基于查表法、基于PID控制以及自适应死区补偿算法。每种算法的特点、优缺点进行了详细的解析，并提供了仿真分析和代码实现示例。此外，还讨论了这三种算法的应用场景及其面临的挑战。 适合人群：从事电机控制系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：帮助工程师们更好地理解和选择适合自己项目的死区补偿方法，提高电机控制系统的效率和平稳性。通过理论与实践相结合的方式，使读者能够在实际工作中灵活运用这些算法。 其他说明：文章不仅限于理论讲解，还包括具体的代码实现和仿真案例，有助于加深理解并指导实际操作。
基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈联合调度策略及其MATLAB+CPLEX实现
08-14
内容概要：本文探讨了基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈联合调度策略。该策略通过双层优化模型实现，下层模型旨在降低各虚拟电厂的运行成本，上层模型则优化市场运营商的电价（售电电价和购电电价）。为了应对复杂的大规模优化问题，文中引入了元模型算法以加速求解过程，并结合了粒子群算法和CPLEX求解器。通过MATLAB平台进行了详细的代码实现和仿真研究，展示了该模型在提高能源效率和降低成本方面的潜力。 适合人群：对智能电网、能源管理和优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要优化虚拟电厂调度策略的研究项目或实际应用场景，特别是那些涉及多虚拟电厂协同工作的场合。目标是通过先进的优化方法提升能源系统的效率和经济性。 其他说明：本文提供的MATLAB代码质量高且注释详尽，有助于深入理解和复现实验结果。同时，它也为进一步探索更高效的能源管理策略提供了坚实的基础。
模式识别：西奥多里蒂斯著教材解析
"《模式识别》是西奥多里蒂斯所著的一本关于模式识别的教科书，被用于作者的课程学习中，受到好评。该书由Academic Press（现为Elsevier的 imprint）出版，强调了其在印刷时使用的酸碱平衡纸张以确保书籍的长期保存...
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