matlab羽化代码GIST-特征提取器 这个存储库是用 Python 重新实现本文中实现的 Matlab 代码。 本库中可以使用的图像仍然只是灰度图像。 (宽 × 高 × 1) 先决条件 需要安装以下库 Python 3.6 麻木 枕头 用法 一、安装 $ git clone https://github.com/imoken1122/GIST-feature-extractor.git 2. 使用 GIST 特征提取器 如有必要，更改这些参数。 param = { "orientationsPerScale" : np . array ([ 8 , 8 ]), "numberBlocks" :[ 10 , 10 ], "fc_prefilt" : 10 , "boundaryExtension" : 10 } 指定图像名称或包含多个图像的文件夹路径和保存提取的要点特征的输出路径作为选项（输出文件的扩展名是“.feather” ） --input_path --output_path 让我们提取 GIST 特征！ 下面是一个例子。 $

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

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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

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