image processing toolbox, a very useful toolbox, especially feature extraction such as corner_pyramid, entropy_pyramid, orientation_pyramid.

文章目录前言1.数据集选择2.feature-selector用法3.具有高missing-values百分比的特征4.具有高相关性的特征5.对模型预测结果无贡献的特征6.对模型预测结果只有很小贡献的特征7.具有单个值的特征8.从数据集去除选择的特征9.结论 前言        FeatureSelector是用于降低机器学习数据集的维数的工具。        文章介绍地址        项目地址        本篇主要介绍一个基础的特征选择工具feature-selector，feature-selector是由Feature Labs的一名数据科学家williamkoehrsen写的特征选

在实际情况中，分类中使用的许多特征选择方法都直接应用于排序 我们认为，由于排名和分类之间的显著差异，最好开发不同的特征选择方法进行排名。 本文提出了一种新的特征选择方法

语义分割经典论文翻译1：DFANet:Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation(DFANet翻译)-附件资源

pyHSICLasso pyHSICLasso是希尔伯特·施密特（Hilbert Schmidt）独立标准套索（HSIC Lasso）的软件包，这是一种考虑了非线性输入和输出关系的黑匣子（非线性）特征选择方法。 HSIC Lasso可以看作是广泛使用的最小冗余最大相关性（mRMR）特征选择算法的凸变体。 HSIC套索的优势 可以有效地找到与非线性相关的特征。 可以找到非冗余功能。 可以获得全局最优的解决方案。 可以通过内核处理回归和分类问题。 功能选择 监督性特征选择的目标是找到负责预测输出值的输入特征子集。 通过使用它，您可以补充非线性输入和输出的依赖性，并且可以有效地计算高维问题的最优解。 通过针对数以千计的特征进行分类和回归的特征选择实验证明了其有效性。 在许多实际应用中，例如从微阵列数据中选择基因，文档分类和假体控制，在高维监督学习中寻找功能的子集是一个重要的问题。 安装

基于Gabor特征的屏幕内容图像质量评估模型 IEEE图像处理事务（T-IP） ，曾焕强，，侯俊辉，陈静和 | 介绍 该网站共享IEEE图像处理事务（T-IP），第1卷，“屏幕内容图像的基于Gabor特征的质量评估模型”的代码。 27，pp.4516-4528，2018年9月。 抽象的 本文提出了一种基于提取的Gabor特征的准确高效的全参考图像质量评估（IQA）模型，称为基于Gabor特征的模型（GFM），用于对屏幕内容图像（SCI）进行客观评估。 众所周知，Gabor滤波器与人类视觉系统（HVS）的响应高度一致，并且HVS对边缘信息高度敏感。 基于这些事实，将具有奇数对称性并产生边缘检测的Gabor滤波器的虚部用于参考和失真SCI的亮度，以分别提取其Gabor特征。 然后独立测量在LMN颜色空间中记录的提取Gabor特征和两个色度分量的局部相似性。 最后，采用Gabor特征池化策略来

最新的feature matching算法

Feature_Disentangler 模型中Domain2Vector中提出的特征解缠结的实现

Jx-WFST：包装特征选择工具箱 《迈向人才科学家：共享与学习》--- 介绍 该工具箱提供了 13 种包装器特征选择方法 Demo_PSO提供了如何在基准数据集上应用 PSO 的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和论文编写的 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将from FS.pso import jfs的pso更改为来切换算法 如果你想使用粒子群优化（PSO），那么你可以写 from FS.pso import jfs 如果你想使用差分进化（DE），那么你可以写 from FS.de import jfs 输入 feat ：特征向量矩阵（实例x特征） label ：标签矩阵（实例x 1） opts : 参数设置 N ：解决方案的数量/人口规模（对于所有方法） T ：最大迭代次数（对于所有方法） k : k -最近邻中的k -值 输出 Acc : 验证模型的

2.1 基基基本本本原原原理理理 因为R是一种编程语言，一些对编程不太熟悉的人可能会望而却步。这种 障碍其实是完全没有必要，首先，R是一种解释型语言，而不是编译语言，也 就意味着输入的命令能够直接被执行，而不需要像一些语言要首先构成一个 完整的程序形式(如C，Fortan, Pascal, . . . )。 第二，R的语法非常之简单和直观。例如，线性回归的命令lm(y ~ x) 表 示“以x为自变量，y为反应量来拟合一个线性模型”。合法的R函数总是带有 圆括号的形式，即使括号内没有内容(如,ls())。如果直接输入函数名而不输 入圆括号，R则会自动显示该函数的一些具体内容。在本手册中除在部分文字 已作出清楚的说明外，所有的函数后都接有圆括号以区别于对象(object)。 当R运行时，所有变量，数据，函数及结果都以对象(objects)的形式存 在计算机的活动内存中，并冠有相应的名字代号。我们可以通过用一些运算 符(如算术，逻辑，比较等)和一些函数(其本身也是对象)来对这些对象进行操 作。运算操作非常简单，其细节将留在下章讨论(p. 26). 关于R中的函数可用 下面的图例来形象的描述： arguments −→ options −→ function ↑ default arguments =⇒result 上图中的参量(argument)可能是一些对象(如数据，方程，算式. . . )。有 些参量在函数里被预设为缺省值，用户则可按需对其作个别的修改。所以运 行一个R函数可能不需要设定任何参量，原因是所有的参量都可以被默认为缺 3