机器学习sklearn —数据类型和文本特征抽取

最新推荐文章于 2025-03-07 16:30:53 发布

迷茫小码农

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习 sklearn-教程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39161737/article/details/78879987

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该博客介绍了如何使用sklearn进行数据类型的处理和文本特征的抽取，包括DictVectorizer用于处理分类特征，CountVectorizer和TfidfVectorizer用于文本数据的转换，以适应机器学习算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

sklearn与特征工程

数据的来源与类型

来源

大部分数据来源于已有的数据库、与爬虫工程师的采集

数据的类型

按数据分类

标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标中取值（如真与假）主要用于分类
数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值 （如0.100 ，42.001）主要用于回归分析

按数据的分布分类

离散型：离散变量是指其数值只能用自然或整数单位计算的则为离散变量 （班级人数）
连续型：指在指定区间内可以是任意一个数值（票房数据）

数据的特征抽取

现实世界中多数特征都不是连续变量，比如分类、文字、图像等，为了对非连续变量做特征表述，需要对这些特征做数学化表述，因此就用到了特征提取. sklearn.feature_extraction提供了特征提取的很多方法

分类特征变量提取

将城市和环境作为字典数据，来进行特征的提取

sklearn.feature_extraction.DictV

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迷茫小码农

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人员检测与跟踪：人脸识别_（5）.基于深度学习的人脸识别模型

最新发布

zhubeibei168的博客

03-21

799

基于深度学习的人脸识别模型已经在多个领域取得了显著的成果。人脸检测是人脸识别的第一步，常见的方法包括Viola-Jones检测器和MTCNN。Viola-Jones检测器虽然简单快速，但在复杂场景下的精度较低；MTCNN则通过多阶段的卷积神经网络实现了高精度的人脸检测和关键点定位。人脸识别的主要方法包括基于传统特征的LBP和基于深度学习的卷积神经网络，如VGGFace、FaceNet、DeepID和ArcFace。这些模型通过学习人脸的高级特征表示，能够在大规模数据集上实现高精度的识别。

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一文读懂「MOE，Mixed Expert Models」混合专家模型

女王の专属领地

02-03

8152

混合专家（Mixture of Experts，简称MoE）是一种集成学习方法，它通过将多个专业化的子模型（即“专家”）组合起来，形成一个整体模型，每一个“专家”都在其擅长的领域内做出贡献。而决定哪个“专家”参与解答特定问题的，是一个称为“门控网络”的机制。每个专家模型可以专注于解决特定的子问题，而整体模型则能够在复杂的任务中获得更好的性能。MoE提出的前提是如果有一个包括了多个领域知识的复杂问题，我们该使用什么样的方法来解决呢？

人脸识别（1）---人脸识别长篇研究

zhangbijun1230的专栏

08-03

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基于人工智能的人脸识别程序

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该程序采用matlab语言，用到了神经网络有关知识，实现了对人脸的识别，识别率99%，适合广大初学者学习使用，也适合正在学习matlab的人员学习使用。

人工智能之人脸识别

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848

package com.hitalk.face.test; import com.baidu.aip.face.AipFace; import com.baidu.aip.util.Base64Util; import org.json.JSONObject; import org.junit.Test; import java.nio.file.Files; import java.nio....

人工智能知识全面讲解： 人脸识别技术

Lee达森的博客

06-29

4361

早在40年前，图像识别领域就有很多关于人脸识别的研究。但是在当时，传统算法在普通图像识别中已经很难取得良好的识别效果，更何况还要从人脸中提取更加细微的特征。在很长一段时间里，人脸识别主要存在过拟合与欠拟合两个问题。一方面是因为不同的人脸之间的差别只有五官上细微的差异，这要比区分飞机、桌子的照片更难。因为后者的特征差异明显，比较容易判断，而模型容易将长得很像的两个人误判为同一个人；另一方面是同一个人在不同时间拍摄的两张照片可能由于光照、角度、年纪、表情、化妆等不同的原因，导致同一个人的脸在计算

人工智能--人脸识别

weixin_44090435的博客

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5852

脸部扫描识别AI import cv2 from helper import prefacencoding,facerecognition from helper import drawname,drawtime # import threading import time video_capture = cv2.VideoCapture(0) known_face_names,known_f...

景联文科技：人工智能之人脸识别技术

weixin_55551028的博客

01-14

888

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一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

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摘要：本文围绕使用 OpenCV 实现实时人脸识别展开。从环境搭建入手，详细介绍 Python 及相关库的安装。数据准备环节涵盖收集、标注及预处理步骤。深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍 OpenCV 预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。针对复杂场景，提出光照、姿态、遮挡等问题的解决办法及模型更新维护策略。通过丰富代码示例与解释，助力小白实现实时人脸识别系统的搭建与优化。

一文读懂元宇宙，AI、灵境计算...核心技术到人文生态

BAAIBeijing的博客

06-21

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自从元宇宙首次在科幻作品《血崩》中被提出已经过去了整整30年。元宇宙，基于计算技术，意在将人们对现实世界的体验，上升到更高维度。从人文的角度，元宇宙覆盖了社交、游戏、艺术、教育等寰宇人生的方方面面。而从技术层面，这一概念的引出催生了更多新兴业态的大爆发。元宇宙为什么在当今的时间点迎来了爆发？为什么NFT是通往元宇宙的不同道路？灵境计算的核心技术是什么？AR头戴显示作为元宇...

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交流群 |进“传感器群/滑板底盘群”请加微信号：xsh041388交流群 |进“汽车基础软件群”请加微信号：ckc1087备注信息：群名称+ 真实姓名、公司、岗位有人说，智能手机就如同一部窃听器，无论你开机或者关机，它都会无时不刻地监听着用户的一举一动，而随着车联网的发展，汽车会越来越智能化，就像是一部“装着四个轮子的手机”，可想而知，智能车辆上的信息安全问题可能比智能手机更加严重。比如车辆...

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硕士论文在人脸特征提取部分研究了一种基于矩阵分解的人脸特征提取算法。该算法描述了在提取特征时，采取了降低图像矩阵维数的方法：即把大矩阵分割成小矩阵，并对分解后的小矩阵通过K-L变换进行特征提取。通过这种方法大大降低了计算量，减小了机器处理的时间。实验证明了该方法的有效性。

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人脸识别是资本和人才的比拼应用场景日渐多元化• 人脸识别是起点，独角兽们的人工智能会走得更宽• 人才助力人脸识别独角兽大鱼吃小鱼、优胜劣汰资本一向是判断某个领域前景的风向标，人工智能成了毋庸置疑的风口——人工智能领域的投融资在迅速增多，人工智能的企业数量也在随之增多。公开资料显示，从2016年1月到2017年2月这一年间，人工智能领域融资事件共发生360余起，几乎平均一天达成一项融资。不过，科技互联网领域盛极一时的领域都有周期性，经过了非理性的疯狂生长，终会退烧，重回理性成长轨道。...

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1418

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