GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence 代码解读   论文原文地址:GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence 代码地址:github   1 论文核心思路  论文认为:匹配对应该是平滑的,对于true match pair(l1,r1),l1附近的特征点对应的匹配点也应该在r1附近.  ① 利用上面的平滑性质,建立统计分析模型(二项分布),过滤ORB mat

FeatureSelectionGA 使用遗传算法（DEAP框架）进行特征选择 数据科学家发现，很难选择合适的功能来获得最大的准确性，尤其是当您要处理很多功能时。 有多种选择正确功能的方法。 但是，如果特征空间真的很大，我们将不得不为之奋斗。 遗传算法是一种从其他特征中搜索最佳特征集之一以获得高精度的解决方案。 安装： $ pip install feature-selection-ga 说明文件： 用法： from sklearn . datasets import make_classification from sklearn import linear_model from feature_selection_ga import FeatureSelectionGA , FitnessFunction X , y = make_classification ( n_samp

该工具箱提供了蚁群系统（ACS）方法 举例说明了 ACS 如何使用基准数据集解决特征选择问题。 ****************************************************** ****************************************************** **********************************

matlab心电图程序代码心电图小波特征提取 可以下载表格 可以将模拟代码转换为以下形式 结果 matlab代码在文件夹中matlabcode＆程序以main2d.m开头

您的数据科学技术是否实际上可以跨越数百座建筑物？ 它实际上更快或更准确吗？ 这些是研究人员在开发数据驱动方法时应该提出的问题。 建筑性能预测，分类和聚类算法已成为异常检测，控制优化和需求响应分析的重要组成部分。 但是，我们如何实际比较每种技术与以前创建的方法呢？ 时序数据挖掘社区早在2003年就发现了这个问题：“许多工作的效用很小，因为做出了贡献……”提供了一些改进，而这些改进本可以使差异完全相形见have。是通过在许多现实世界的数据集上进行测试而观察到的，或者通过更改次要（未声明的）实施细节而观察到的差异。” （ ） 。 该数据集使您能够对各种实际数据集进行新技术测试。 对于商业建筑数据，我们正在做同样的事情！ 非住宅建筑数据分析对基准数据集的需求 现有的大多数建筑性能数据科学研究都依赖于每个研究人员创建自己的方法，查找案例研究数据集并自行确定功效。 毫不奇怪，大多数研究人员发现了积极但有意义的结果。 使用来自数百个（或数千个）建筑物的大型，一致的基准数据集，研究人员可以确定其方法在异构数据集中的实际性能如何。 如果多个研究人员使用相同的数据集，则可以在准确性，速度和易用性

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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

hog特征提取matlab代码用于图像分类的计算机视觉特征提取工具箱 该工具箱的目的是简化用于图像分类相关任务的常用计算机视觉功能（例如HOG，SIFT，GIST和Color）的特征提取过程。 包含的功能的详细信息在中提供。 除了提供一些受欢迎的功能之外，该工具箱还设计用于与不断增长的现代数据集一起使用-处理是分批完成的，并在一台机器上完全并行化（使用parfor），并且可以轻松地分配跨具有通用文件系统的多台计算机（许多大学中的标准群集设置）。 使用局限性线性编码对以单词袋方式提取的特征（“颜色”，“ hog2x2”，“ hog3x3”，“ sift”，“ ssim”）进行编码，以允许快速使用线性分类器培训+测试。 以我的经验，我发现'hog2x2'或'hog3x3'作为全局图像功能最为有效，并且在与包含互补信息的“颜色”功能结合使用时，往往会表现得更好。 该工具箱可在Matlab和Octave上使用。 八度可能仍然存在一些兼容性问题，并且不支持并行处理。 安装 在使用代码之前，您需要下载此存储库并编译mex代码： $ git clone http://github.com/adikh

使用Resnet50进行图像相似度检测 介绍 给定一批图像，该程序将尝试使用基于Resnet50的特征向量提取来找到图像之间的相似性。 用法 python kreas_resnet50.py会将images文件夹中存在的所有图像python kreas_resnet50.py比较，并为每个图像提供最相似的图像。 先决条件 下载 使下载的Shell脚本可执行并安装 conda -V检查安装是否成功。 conda update conda和conda update anaconda conda update scikit-learn conda install theano conda install -c conda-forge tensorflow pip install keras export MKL_THREADING_LAYER=GNU 注意：有关更多描述性说明

PS1：此次新增加e语言相关的feature，如大家发现该软件还有feature未被支持请告知，谢谢。 PS2：最近收到私信在问synplify 2018.03下载地址，我这几天尽快抽空重新上传至云盘供大家下载，有更新后会及时发帖的。 PS3：经网友提醒，新增加dvt_pss feature，欢迎下载使用。