Pengenalan Artikel：Dalam pembelajaran mesin, ciri merujuk kepada sifat atau ciri yang boleh diukur dan boleh diukur bagi objek, orang atau fenomena. Ciri boleh dibahagikan secara kasar kepada dua kategori: ciri jarang dan ciri padat. Ciri Jarang Ciri Jarang ialah ciri yang berlaku secara terputus-putus dalam set data dan mempunyai kebanyakan nilai bersamaan dengan sifar. Contoh ciri yang jarang termasuk kehadiran atau ketiadaan perkataan tertentu dalam dokumen teks atau kejadian item tertentu dalam set data transaksi. Ia dipanggil ciri jarang kerana ia mempunyai beberapa nilai bukan sifar dalam set data dan kebanyakan nilai adalah sifar. Ciri jarang adalah biasa dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan sistem pengesyor, di mana data sering diwakili sebagai matriks jarang. Bekerja dengan ciri yang jarang boleh menjadi lebih mencabar kerana ciri tersebut selalunya mempunyai banyak nilai sifar atau hampir sifar, yang menjadikannya secara pengiraan

2023-04-21 komen 0  1821

Pengenalan Artikel： PHP版 字符化图像

2016-07-25 komen 0  939

Pengenalan Artikel：Pengekstrakan ciri ialah proses pengurangan dimensi data, yang mengurangkan jumlah data asal dan meningkatkan kebolehgunaan data melalui pengoptimuman. Set data yang besar memerlukan sumber pengkomputeran yang ketara untuk diproses, dan pengekstrakan ciri boleh mengurangkan jumlah data yang perlu diproses secara berkesan sambil masih menerangkan set data asal dengan tepat. Pengekstrakan ciri ialah proses menukar data mentah kepada ciri digital, memelihara maklumat penting. Selepas pemprosesan, keputusan yang lebih tepat boleh diperolehi. Tidak seperti pemilihan ciri, yang mengekalkan subset ciri asal, pengekstrakan ciri mencipta ciri baharu sepenuhnya. Bagaimana untuk melakukan pengekstrakan ciri? Pengekstrakan ciri boleh dilakukan secara manual atau automatik. Pengekstrakan ciri manual memerlukan mengenal pasti dan menerangkan ciri yang berkaitan dengan masalah tertentu dan melaksanakan kaedah untuk mengekstrak ciri ini. Pengekstrakan ciri automatik melibatkan penggunaan algoritma khusus atau mendalam

2024-01-23 komen 0  548

Pengenalan Artikel：pengenalan Hai, hari ini kita akan merungkai kejuruteraan ciri. Ia kelihatan seperti topik yang sukar untuk dibincangkan tetapi saya harap pada akhir artikel ini anda akan sekurang-kurangnya memahami asasnya. Dari Wikipedia, Kejuruteraan ciri ialah mesin

2024-09-12 komen 0  1022

Pengenalan Artikel：Kejuruteraan Ciri Kejuruteraan Ciri digambarkan sebagai langkah prapemprosesan dalam pembelajaran mesin yang mengubah data mentah menjadi set input yang lebih berkesan yang mempunyai beberapa atribut yang dikenali sebagai ciri. Kejayaan model pembelajaran mesin dia

2024-08-18 komen 0  324

Pengenalan Artikel：JavaScript探秘：SpiderMonkey的怪癖

2016-11-28 komen 0  1306

Pengenalan Artikel：Menggunakan AI untuk pengekstrakan titik ciri muka boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan anotasi manual dengan ketara. Selain itu, teknologi ini juga boleh digunakan untuk bidang seperti pengecaman muka, anggaran pose, dan pengecaman ekspresi muka. Walau bagaimanapun, ketepatan dan prestasi algoritma pengekstrakan titik ciri muka dipengaruhi oleh banyak faktor, jadi adalah perlu untuk memilih algoritma dan model yang sesuai mengikut senario tertentu dan keperluan untuk mencapai hasil yang terbaik. 1. Titik ciri muka Titik ciri muka ialah titik utama pada wajah manusia dan digunakan dalam aplikasi seperti pengecaman muka, anggaran postur dan pengecaman ekspresi muka. Dalam anotasi data, anotasi titik ciri muka adalah tugas biasa, bertujuan untuk membantu algoritma mengenal pasti titik utama pada wajah manusia dengan tepat. Dalam aplikasi praktikal, titik ciri muka ialah maklumat penting, seperti kening, mata, hidung, mulut dan bahagian lain. Termasuk mata ciri berikut: kening

2024-01-23 komen 0  763

Pengenalan Artikel：Bootstrap栅格布局系统的特点

2016-06-24 komen 0  1364

Pengenalan Artikel：:本篇文章主要介绍了PHP之Traits，对于PHP教程有兴趣的同学可以参考一下。

2016-07-30 komen 0  1173

Pengenalan Artikel： 伟大程序员的十大特质

2016-07-25 komen 0  891

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mendalam telah mencapai kejayaan besar dalam bidang penglihatan komputer, dan salah satu kemajuan penting ialah penggunaan rangkaian neural convolutional dalam (CNN) untuk klasifikasi imej. Walau bagaimanapun, CNN dalam biasanya memerlukan sejumlah besar data berlabel dan sumber pengkomputeran. Untuk mengurangkan permintaan untuk sumber pengiraan dan data berlabel, penyelidik mula mengkaji cara menggabungkan ciri cetek dan ciri mendalam untuk meningkatkan prestasi klasifikasi imej. Kaedah gabungan ini boleh mengambil kesempatan daripada kecekapan pengiraan yang tinggi bagi ciri cetek dan keupayaan perwakilan yang kuat bagi ciri mendalam. Dengan menggabungkan kedua-duanya, kos pengiraan dan keperluan pelabelan data boleh dikurangkan sambil mengekalkan ketepatan klasifikasi yang tinggi. Kaedah ini amat penting untuk senario aplikasi di mana jumlah data adalah kecil atau sumber pengkomputeran adalah terhad. Dengan kajian mendalam tentang kaedah gabungan ciri cetek dan ciri mendalam, kita boleh lebih lanjut

2024-01-22 komen 0  1279

Pengenalan Artikel：react native的特点是：1、跨端应用开发；2、基于react组件的开发；3、同时拥有web和原生应用的一些特点；4、国内公司投入大量资源；5、web与native结合的模式，是未来的模式。

2020-11-19 komen 0  2083

Pengenalan Artikel：Penghapusan ciri rekursif (RFE) ialah teknik pemilihan ciri yang biasa digunakan yang boleh mengurangkan dimensi set data secara berkesan dan meningkatkan ketepatan dan kecekapan model. Dalam pembelajaran mesin, pemilihan ciri ialah langkah utama, yang boleh membantu kami menghapuskan ciri yang tidak relevan atau berlebihan, dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi dan kebolehtafsiran model. Melalui lelaran berperingkat, algoritma RFE melatih model dan menghapuskan ciri yang paling kurang penting, kemudian melatih model itu semula sehingga bilangan ciri tertentu dicapai atau metrik prestasi tertentu dicapai. Kaedah pemilihan ciri automatik ini bukan sahaja dapat meningkatkan prestasi model, tetapi juga mengurangkan penggunaan masa latihan dan sumber pengkomputeran. Secara keseluruhannya, RFE ialah alat berkuasa yang boleh membantu kami dalam proses pemilihan ciri RFE ialah kaedah berulang untuk model latihan.

2024-01-22 komen 0  1229

Pengenalan Artikel：php oop思想的三大特征分别为：封装，继承以及多态，在这里，我将具体的和大家说一下对php opp思想的理解，那么，接下来我们就来具体的看一看opp思想的三大特征及opp思想。

2018-07-25 komen 0  7095

Pengenalan Artikel：Pengekstrak ciri cetek ialah pengekstrak ciri yang terletak pada lapisan yang lebih cetek dalam rangkaian saraf pembelajaran mendalam. Fungsi utamanya adalah untuk menukar data input kepada perwakilan ciri berdimensi tinggi untuk lapisan model seterusnya untuk melaksanakan tugas seperti klasifikasi dan regresi. Pengekstrak ciri cetek menggunakan operasi lilitan dan pengumpulan dalam rangkaian neural konvolusi (CNN) untuk mencapai pengekstrakan ciri. Melalui operasi konvolusi, pengekstrak ciri cetek boleh menangkap ciri tempatan data input, manakala operasi pengumpulan boleh mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan maklumat ciri penting. Dengan cara ini, pengekstrak ciri cetek boleh mengubah data mentah kepada perwakilan ciri yang lebih bermakna, meningkatkan prestasi tugasan seterusnya. Operasi lilitan adalah salah satu operasi teras dalam rangkaian neural konvolusi (CNN). Ia melakukan operasi lilitan pada data input dengan set kernel lilitan, daripada

2024-01-22 komen 0  778

Pengenalan Artikel：手机app接口有什么特点？

2016-06-23 komen 0  864

Pengenalan Artikel：Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ialah algoritma pengekstrakan ciri yang digunakan dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Algoritma ini telah dicadangkan pada tahun 1999 untuk meningkatkan pengecaman objek dan prestasi pemadanan dalam sistem penglihatan komputer. Algoritma SIFT adalah teguh dan tepat dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pembinaan semula tiga dimensi, pengesanan sasaran, penjejakan video dan medan lain. Ia mencapai invarian skala dengan mengesan titik utama dalam ruang skala berbilang dan mengekstrak deskriptor ciri tempatan di sekitar titik utama. Langkah-langkah utama algoritma SIFT termasuk pembinaan ruang skala, pengesanan titik utama, kedudukan titik utama, penetapan arah dan penjanaan deskriptor ciri. Melalui langkah-langkah ini, algoritma SIFT boleh mengekstrak ciri yang teguh dan unik, dengan itu mencapai pemprosesan imej yang cekap.

2024-01-22 komen 0  660

Pengenalan Artikel：栈(Stack)是一种线性存储结构，它具有如下特点：栈中的数据元素遵守”后进先出”(First In Last Out)的原则，简称FILO结构。限定只能在栈顶进行插入和删除操作。

2019-06-03 komen 0  45195

Pengenalan Artikel：Apache想要入门一定要了解它的功能特性，如：高度模块化、支持动态加载和卸载模块、支持多路处理模块MPM、虚拟主机、CGI通用网关接口、支持反向代理、可以实现负载均衡等功能特性。

2019-11-23 komen 0  5326

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mendalam dan kejuruteraan ciri adalah kedua-dua konsep penting dalam pembelajaran mesin, tetapi tujuan dan kaedahnya berbeza. Kejuruteraan ciri ialah pengekstrakan, pemilihan, transformasi dan gabungan ciri daripada data mentah untuk meningkatkan ketepatan dan keupayaan generalisasi model pembelajaran mesin. Tujuannya adalah untuk menukar data mentah kepada perwakilan ciri yang sesuai untuk model latihan. Dengan kejuruteraan ciri, kami boleh mengalih keluar hingar, nilai hilang dan outlier, melakukan penskalaan ciri, pengekodan dan penormalan serta membina gabungan ciri baharu. Dengan cara ini, kami boleh menggunakan data dengan lebih baik dan membolehkan model memahami dan mempelajari hubungan antara data dengan lebih baik, sekali gus meningkatkan ketepatan ramalan. Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf yang secara automatik mempelajari perwakilan ciri data melalui rangkaian saraf berbilang lapisan. Tidak seperti pembelajaran mesin tradisional, pembelajaran mendalam

2024-01-23 komen 0  538