在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？ 我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图： 那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。 怎么做呢？ 首先通过keras构建模型： model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') 然后设置输入和输出为：原始的输入和该层对应的输出，然后使用predict函数得到对应的结果 dense_result = Model(in

opencv 4.6.0 32/64 位 lib 、dll、include 集合了feature、ipp、cuda

傅立叶特征使网络可以在低维域中学习高频功能 | * 1 ， * 1,2 ， * 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 3 ， 2 ， 1 1加州大学伯克利分校， 2 Google研究中心， 3加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献 抽象的 我们表明，通过简单的傅立叶特征映射传递输入点使多层感知器（MLP）能够学习低维问题域中的高频函数。这些结果揭示了计算机视觉和图形学的最新进展，这些进展通过使用MLP表示复杂的3D对象和场景来实现了最新的结果。使用来自神经正切核（NTK）文献的工具，我们表明标准MLP在理论和实践上均无法学习高频。为了克服这种频谱偏差，我们使用傅立叶特征映射将有效的NTK转换为具有可调带宽的固定核。我们建议一种选择特定于问题的傅立叶特征的方法，该方法可以大大提高MLP在与计算机视觉和图形社区相关的低维回归任务上的性能。 代码 我们提供了一个作为该核心思想的简单

本文复现的是是发表在ICCV 2017的工作《Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation》，论文提出了一个新的特征金字塔模块，在卷积网络中学习特征金字塔，并修正了现有的网络参数初始化方法，在人体姿态估计和图像分类中都取得了很好的效果。

这是论文《Gaussian Pyramid Based Multiscale Feature Fusion for Hyperspectral Image Classification, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(9), 3312-3324》的代码，更多详情可在纸上找到。 如果你使用这个演示，请引用这篇论文。 要运行此演示，您应该先下载 libsvm-3.20。 libsvm-3.20可从https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/获得

Feature Engineering for Machine Learning_Principles and Techniques for Data Scientists(2018.03).A4

Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series) ISBN-10 书号: 1138744387 ISBN-13 书号: 9781138744387 Edition 版本: 1 出版日期: 2018-04-04 pages 页数: 418 Chapter 1 Preliminaries and Overview Guozhu Dong and Huan Liu Part I Feature Engineering for Various Data Types Chapter 2 Feature Engineering for Text Data Chase Geigle, Qiaozhu Mei, and ChengXiang Zhai Chapter 3 Feature Extraction and Learning for Visual Data Parag S. Chandakkar, Ragav Venkatesan, and Baoxin Li Chapter 4 Feature-Based Time-Series Analysis Ben D. Fulcher Chapter 5 Feature Engineering for Data Streams Yao Ma, Jiliang Tang, and Charu Aggarwal Chapter 6 Feature Generation and Feature Engineering for Sequences Guozhu Dong, Lei Duan, Jyrki Nummenmaa, and Peng Zhang Chapter 7 Feature Generation for Graphs and NetworksYuan Yao, Hanghang Tong, Feng Xu, and Jian Lu Part lI General Feature Engineering Techniques Chapter 8 Feature Selection and Evaluation Yun Li and Tao Li Chapter 9 Automating Feature Engineering in Supervised Learning Udayan Khurana Chapter 10 Pattern-Based Feature Generation Yunzhe Jia, James Bailey, Ramamohanarao Kotagiri, and Christopher Leckie Chapter 11 Deep Learning for Feature Representation Suhang Wang and Huan Liu Part ll Feature Engineering in Special Applications Chapter 12 Feature Engineering for Social Bot Detection Onur Varol, Clayton A. Davis, Filippo Menczer, and Alessandro Flammini Chapter 13 Feature Generation and Engineering for Software Analytics Xin Xia and David Lo Chapter 14 Feature Engineering for Twitter-Based Applications Sanjaya Wijeratne, Amit Sheth, Shreyansh Bhatt, Lakshika Balasuriya, Hussein S. Al-Olimat, Manas Gaur, Amir Hossein Yazdavar, Krishnaprasad Thirunarayan Index

机器学习深度学习+特征选择+Feature Selection

该论文介绍特征相似度用来评价图像质量，比较经典的算法，是各类先进算法的参考对象，值得学习。

DFT的matlab源代码钙钛矿电子结构特性的特征工程 该存储库包含python代码和原始数据，以重现Zheng Li，Luke E. Achenie和Hongliang Xin撰写的论文“一种自适应机器学习策略，以加快钙钛矿型电催化剂的发现”。 名为“ density_state_descriptor.py”的python文件包含通过密度泛函理论（DFT）计算的状态电子密度的所有特征函数。 名为“ compositional_descriptor.py”的文件包含基于钙钛矿结构中原子性质的描述符函数。 “ train.csv”和“ test.csv”包含用于模型训练和模型预测的所有数据。