Artikeleinführung：Bei der Merkmalsextraktion handelt es sich um den Prozess der Datendimensionalitätsreduzierung, der die Menge der Originaldaten reduziert und die Nutzbarkeit der Daten durch Optimierung verbessert. Die Verarbeitung großer Datensätze erfordert erhebliche Rechenressourcen, und die Merkmalsextraktion kann die zu verarbeitende Datenmenge effektiv reduzieren und gleichzeitig den ursprünglichen Datensatz dennoch genau beschreiben. Bei der Merkmalsextraktion handelt es sich um den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in digitale Merkmale unter Beibehaltung wichtiger Informationen. Nach der Verarbeitung können genauere Ergebnisse erzielt werden. Im Gegensatz zur Feature-Auswahl, bei der eine Teilmenge der ursprünglichen Features erhalten bleibt, werden bei der Feature-Extraktion völlig neue Features erstellt. Wie führt man eine Merkmalsextraktion durch? Die Merkmalsextraktion kann manuell oder automatisch erfolgen. Bei der manuellen Merkmalsextraktion müssen für ein bestimmtes Problem relevante Merkmale identifiziert und beschrieben und Methoden zum Extrahieren dieser Merkmale implementiert werden. Bei der automatischen Merkmalsextraktion werden spezielle oder tiefgreifende Algorithmen verwendet

2024-01-23 Kommentar 0  524

Artikeleinführung： PHP版 字符化图像

2016-07-25 Kommentar 0  927

Artikeleinführung：Der Einsatz von KI zur Punktextraktion von Gesichtsmerkmalen kann die Effizienz und Genauigkeit der manuellen Annotation erheblich verbessern. Darüber hinaus kann diese Technologie auch auf Bereiche wie Gesichtserkennung, Posenschätzung und Gesichtsausdruckserkennung angewendet werden. Die Genauigkeit und Leistung von Algorithmen zur Punktextraktion von Gesichtsmerkmalen wird jedoch von vielen Faktoren beeinflusst. Daher ist es notwendig, geeignete Algorithmen und Modelle entsprechend spezifischer Szenarien und Anforderungen auszuwählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. 1. Gesichtsmerkmalspunkte Gesichtsmerkmalspunkte sind Schlüsselpunkte im menschlichen Gesicht und werden in Anwendungen wie Gesichtserkennung, Haltungsschätzung und Gesichtsausdruckserkennung verwendet. Bei der Datenannotation ist die Annotation von Gesichtsmerkmalspunkten eine häufige Aufgabe, die dem Algorithmus dabei helfen soll, Schlüsselpunkte im menschlichen Gesicht genau zu identifizieren. In praktischen Anwendungen sind Gesichtsmerkmalspunkte wichtige Informationen, z. B. Augenbrauen, Augen, Nase, Mund und andere Teile. Einschließlich der folgenden Merkmalspunkte: Augenbrauen

2024-01-23 Kommentar 0  735

Artikeleinführung：JavaScript-Erkundung: SpiderMonkeys Macken

2016-11-28 Kommentar 0  1288

Artikeleinführung：Beim maschinellen Lernen beziehen sich Merkmale auf messbare und quantifizierbare Eigenschaften oder Merkmale eines Objekts, einer Person oder eines Phänomens. Features können grob in zwei Kategorien unterteilt werden: spärliche Features und dichte Features. Sparse-Features Sparse-Features sind solche Features, die diskontinuierlich in einem Datensatz auftreten und deren meisten Werte gleich Null sind. Beispiele für spärliche Merkmale sind das Vorhandensein oder Fehlen bestimmter Wörter in einem Textdokument oder das Vorkommen bestimmter Elemente in einem Transaktionsdatensatz. Sie werden als spärliche Merkmale bezeichnet, da sie im Datensatz nur wenige Werte ungleich Null aufweisen und die meisten Werte Null sind. Sparse-Funktionen sind in Natural Language Processing (NLP) und Empfehlungssystemen üblich, wo Daten oft als spärliche Matrizen dargestellt werden. Die Arbeit mit Features mit geringer Dichte kann eine größere Herausforderung darstellen, da diese häufig viele Null- oder Werte nahe Null aufweisen, was sie rechnerisch schwierig macht

2023-04-21 Kommentar 0  1797

Artikeleinführung：:Dieser Artikel stellt hauptsächlich die Eigenschaften von PHP vor. Studenten, die sich für PHP-Tutorials interessieren, können darauf zurückgreifen.

2016-07-30 Kommentar 0  1157

Artikeleinführung：​In der folgenden Spalte des Imperial CMS-Sekundärentwicklungs-Tutorials werden Ihnen die Eigenschaften des Imperial-Website-Verwaltungssystems und das Hochsicherheitsdesign des Systems vorgestellt. Ich hoffe, dass es für Freunde in Not hilfreich sein wird! Hochsicheres Design: Bei der Systemüberprüfung wird bei jeder Anmeldung oder Abmeldung ein neues zufälliges Passwort generiert. Es sind keine Regeln zu finden.

2020-07-02 Kommentar 0  3553

Artikeleinführung：Feature-Engineering Feature Engineering wird als Vorverarbeitungsschritt beim maschinellen Lernen beschrieben, der Rohdaten in einen effektiveren Satz von Eingaben umwandelt, die über mehrere Attribute verfügen, die als Features bezeichnet werden. Der Erfolg von Modellen für maschinelles Lernen

2024-08-18 Kommentar 0  305

Artikeleinführung：Bootstrap栅格布局系统的特点

2016-06-24 Kommentar 0  1355

Artikeleinführung：Deep Learning hat im Bereich Computer Vision große Erfolge erzielt, und einer der wichtigen Fortschritte ist die Verwendung von Deep Convolutional Neural Networks (CNN) zur Bildklassifizierung. Allerdings erfordern tiefe CNNs normalerweise große Mengen an gekennzeichneten Daten und Rechenressourcen. Um den Bedarf an Rechenressourcen und gekennzeichneten Daten zu verringern, begannen Forscher zu untersuchen, wie flache und tiefe Merkmale zusammengeführt werden können, um die Leistung der Bildklassifizierung zu verbessern. Diese Fusionsmethode kann die hohe Recheneffizienz flacher Merkmale und die starke Darstellungsfähigkeit tiefer Merkmale nutzen. Durch die Kombination beider können Rechenkosten und Datenkennzeichnungsanforderungen reduziert und gleichzeitig eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit aufrechterhalten werden. Diese Methode ist besonders wichtig für Anwendungsszenarien, in denen die Datenmenge gering ist oder die Rechenressourcen begrenzt sind. Durch eine eingehende Untersuchung der Fusionsmethode von flachen Merkmalen und tiefen Merkmalen können wir weitere Fortschritte erzielen

2024-01-22 Kommentar 0  1262

Artikeleinführung： 伟大程序员的十大特质

2016-07-25 Kommentar 0  879

Artikeleinführung：手机app接口有什么特点？

2016-06-23 Kommentar 0  850

Artikeleinführung：Die Merkmale von React Native sind: 1. Cross-End-Anwendungsentwicklung; 3. Es weist einige Merkmale sowohl von Web- als auch von Native-Anwendungen auf; 5. Das Modell; Die Kombination von Web und Native ist das Modell der Zukunft.

2020-11-19 Kommentar 0  2058

Artikeleinführung：PHP5各个版本的新功能和新特性总结，php5新功能新特性。PHP5各个版本的新功能和新特性总结，php5新功能新特性 因为 PHP 那集百家之长的蛋疼语法，加上社区氛围不好，很多人对新版本，新特征并

2016-07-06 Kommentar 0  1150

Artikeleinführung：Stack ist eine lineare Speicherstruktur mit folgenden Eigenschaften: Die Datenelemente im Stack folgen dem „First In Last Out“-Prinzip, das als FILO-Struktur bezeichnet wird. Beschränken Sie Einfüge- und Löschvorgänge nur auf den oberen Teil des Stapels.

2019-06-03 Kommentar 0  45147

Artikeleinführung：Was ist Python? Eine Einführung in die Python-Sprache und ihre Eigenschaften

2019-05-30 Kommentar 0  3239

Artikeleinführung：Die drei Hauptmerkmale des PHP-Op-Gedankens sind: Kapselung, Vererbung und Polymorphismus. Hier werde ich Ihnen ein detailliertes Verständnis des PHP-Op-Gedankens geben. Dann werfen wir einen detaillierten Blick auf die drei Hauptmerkmale und Opp-Ideen.

2018-07-25 Kommentar 0  7079

Artikeleinführung：PHP5各个版本的新功能和新特性总结，php5新功能新特性。PHP5各个版本的新功能和新特性总结，php5新功能新特性 因为 PHP 那集百家之长的蛋疼语法，加上社区氛围不好，很多人对新版本，新特征并

2016-07-12 Kommentar 0  761

Artikeleinführung：Der flache Merkmalsextraktor ist ein Merkmalsextraktor, der sich auf einer flacheren Schicht im neuronalen Deep-Learning-Netzwerk befindet. Seine Hauptfunktion besteht darin, Eingabedaten in eine hochdimensionale Merkmalsdarstellung für nachfolgende Modellschichten umzuwandeln, um Aufgaben wie Klassifizierung und Regression auszuführen. Flache Merkmalsextraktoren nutzen Faltungs- und Pooling-Operationen in Faltungs-Neuronalen Netzen (CNN), um eine Merkmalsextraktion zu erreichen. Durch Faltungsoperationen können flache Merkmalsextraktoren lokale Merkmale von Eingabedaten erfassen, während Pooling-Operationen die Dimensionalität von Merkmalen reduzieren und wichtige Merkmalsinformationen beibehalten können. Auf diese Weise können flache Feature-Extraktoren Rohdaten in aussagekräftigere Feature-Darstellungen umwandeln und so die Leistung nachfolgender Aufgaben verbessern. Die Faltungsoperation ist eine der Kernoperationen in Faltungs-Neuronalen Netzen (CNN). Es führt eine Faltungsoperation an den Eingabedaten mit einer Reihe von Faltungskernen durch

2024-01-22 Kommentar 0  763

Artikeleinführung：Die rekursive Merkmalseliminierung (RFE) ist eine häufig verwendete Technik zur Merkmalsauswahl, mit der die Dimensionalität des Datensatzes effektiv reduziert und die Genauigkeit und Effizienz des Modells verbessert werden kann. Beim maschinellen Lernen ist die Merkmalsauswahl ein wichtiger Schritt, der uns dabei helfen kann, irrelevante oder redundante Merkmale zu eliminieren und dadurch die Generalisierungsfähigkeit und Interpretierbarkeit des Modells zu verbessern. Durch schrittweise Iterationen trainiert der RFE-Algorithmus das Modell und eliminiert die unwichtigsten Merkmale. Anschließend trainiert er das Modell erneut, bis eine bestimmte Anzahl von Merkmalen oder eine bestimmte Leistungsmetrik erreicht ist. Diese automatisierte Methode zur Merkmalsauswahl kann nicht nur die Leistung des Modells verbessern, sondern auch den Verbrauch von Trainingszeit und Rechenressourcen reduzieren. Alles in allem ist RFE ein leistungsstarkes Tool, das uns bei der Funktionsauswahl helfen kann. RFE ist eine iterative Methode zum Trainieren von Modellen.

2024-01-22 Kommentar 0  1196