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  1. 中文文本分类中特征抽取方法的比较研究.pdf

  2. 本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率 DF、 信息增 益 IG、 互信息 MI、 χ2 分布 CHI四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM)和 KNN 两种不同的分类 器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明 ,在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法( IG、 MI和 CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因 ,并分析了可能的 矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-06
    • 文件大小：348160
    • 提供者：shiyoumaomao

  1. 遥感图像处理_分类与特征抽取

  2. 遥感图像处理_分类与特征抽取 遥感图像处理_分类与特征抽取 遥感图像处理_分类与特征抽取 遥感图像处理_分类与特征抽取 遥感图像处理_分类与特征抽取

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-26
    • 文件大小：723968
    • 提供者：LY9152

  1. 中文文本分类中特征抽取方法的比较研究

  2. 本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率DF、信息增益IG、互信息MI、V2 分布CHI 四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM) 和KNN 两种不同的分类器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明, 在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法( IG、MI 和CHI) 在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因, 并分析了可能的矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特征抽取方法的有效性

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-02
    • 文件大小：244736
    • 提供者：guofeng314

  1. 基于小波变换的人脸模型特征抽取方法

  2. 基于小波变换的人脸模型特征抽取方法 PDF格式 基于小波变换的人脸模型特征抽取方法 基于小波变换的人脸模型特征抽取方法 基于小波变换的人脸模型特征抽取方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-26
    • 文件大小：381952
    • 提供者：longer45853333

  1. 文本分类中特征抽取方法的比较研究

  2. 一篇个人觉得写得不错的参考文献 文本分类中特征抽取方法的比较研究.pdf 外加特征选择实现DF方法JAVA源代码 源码下载地址：http://download.csdn.net/source/2827063 要求先分好词 代码中有详细的注释

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-11-12
    • 文件大小：540672
    • 提供者：ben10303050

  1. 特征抽取算法概述以及特征描述模式

  2. 特征是描述模式的最佳方式，且我们通常认为特征的各个维度能够从不同的角度描述模式，在理想情况下，维度之间是互补完备的。 特征提取的主要目的是降维。特征抽取的主要思想是将原始样本投影到一个低维特征空间，得到最能反应样本本质或进行样本区分的低维样本特征。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-28
    • 文件大小：45056
    • 提供者：kewei007

  1. 分本分类特征抽取

  2. 中文文本分类中特征抽取方法的比较研究 ：计算机应用；中文信息处理；文本自动分类；特征抽取；支持向量机；

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2014-04-28
    • 文件大小：712704
    • 提供者：obliviousdog

  1. 图像检索实例 （图像特征抽取，比较）

  2. 一个vc开发的图像检索的程序， c/s结构； 抽取了颜色，形状，以及注释作为参考量。 程序是我指导的几个学部学生开发的， 不算很麻烦，结构也算清晰。 程序，数据库，文档齐全，但都是韩语的。 界面也是韩语的。 但特征抽取的类是独立写的， 有耐心看代码的朋友下吧。 有心搞这方面研究的朋友，可以联系我，大家相互交流。 hi.52cnk.com

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-10-27
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：haibuo1981

  1. 图像检索实例 （VC）（图像特征抽取，比较）

  2. 文档，source，数据库齐全。 但是韩语的。好在程序开发的结构还算明了，尤其是特征抽取部分，还是有点参考价值的。 需要的朋友下吧。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-10-27
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：haibuo1981

  1. 关于文本特征抽取新方法的研究.pdf

  2. 该文研究了已有和最新的各种基于评估函数的特征筛选方法, 评价了它们的优缺点和适用范围, 并实现了一种用评估函数代替TFIDF 法中IDF 函数进行分类的新算法。然后进一步从如何放宽特征独立性假设, 利用等级关系的角度探讨了对特征筛选可能的改善。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-31
    • 文件大小：287744
    • 提供者：hg8956

  1. 特征抽取方法研究及其在人脸识别中的应用

  2. 特征抽取是模式识别领域中的一个重要研究方向，在人脸识别中，抽取有效的鉴别特征是解决问题的关键。本文对当前一些主要的特征抽取方法进行了较为深入的研究，并在此基础上提出了几种更加有效的特征抽取方法，在人脸识别方面得到了较成功的应用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-01-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：huc0701

  1. 面向发电设备预测性维护的传感数据特征抽取方法

  2. 针对发电厂海量传感器数据,基于相关系数最大化的曲线排齐算法,提出了一种面向多传感序列的特征抽取方法,此方在尽量避免信息丢失的前提下,实现高维传感数据的特征抽取,建立轻量级预测模型。通过实验表明,本文方法能够在保证预测准确度的前提下,减少预测模型的训练时间,降低模型的计算开销。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：796672
    • 提供者：weixin_38713450

  1. Python文本特征抽取与向量化算法学习

  2. 主要为大家详细介绍了Python文本特征抽取与向量化算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38659789

  1. 基于数据特征抽取技术的多模态异常监测

  2. 由于设备磨损,过程负荷等因素的变化,生产过程会出现多个模态,并且稳定模态之间会经历一个缓慢变化的过渡模态。然而现有多模态处理方法没有对过渡模态的动态特性进行有效的过程监测。鉴于此,本文采用微分几何特征抽取的方式提取过渡模态的动态特征,主要是通位置、斜率、曲率等几何特性刻画过渡模态的动态曲线特征,建立起过渡模态基于滚动球的异常检测模型,进而进行过渡模态的异常监测。仿真结果验证了本文所采用算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_38636655

  1. 基于数据特征抽取技术的多模态异常监测

  2. 基于数据特征抽取技术的多模态异常监测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38516706

  1. 基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析

  2. 基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38570459

  1. 分块主成分分析在文本特征抽取中的应用

  2. 分块主成分分析在文本特征抽取中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：277504
    • 提供者：weixin_38593738

  1. 基于相关主元和微分几何特征抽取的多模态过程监测

  2. 基于相关主元和微分几何特征抽取的多模态过程监测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：579584
    • 提供者：weixin_38687277

  1. 一种新的基于小波包分解的EEG特征抽取与识别方法研究

  2. 一种新的基于小波包分解的EEG特征抽取与识别方法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：827392
    • 提供者：weixin_38566180

  1. Python文本特征抽取与向量化算法学习

  2. 本文为大家分享了Python文本特征抽取与向量化的具体代码，供大家参考，具体内容如下 假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”（positive）还是“踩”（negative）呢？ 这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步，就是将文本转换为特征。 因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。 由于中文的处理涉及到分词问题，本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库，对英文进行特征提取。 1、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：101376
    • 提供者：weixin_38738830
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