對字典這種資料型別，使用dictvectorize 進行特徵提取。
# -*- coding:utf-8 -*-
if __name__ == '__main__':
print("hello")
# 定義一組字典列表，用來表示多個資料樣本（每個字典代表乙個資料樣本）。
measurements = [, ,
]# 從sklearn.feature_extraction 匯入 dictvectorizer
from sklearn.feature_extraction import dictvectorizer
# 初始化dictvectorizer特徵抽取器
vec = dictvectorizer()
# 輸出轉化之後的特徵矩陣。
print vec.fit_transform(measurements).toarray()
# 輸出各個維度的特徵含義。
print vec.get_feature_names()
特徵工程 特徵提取
特徵提取 將任意資料 如文字或影象 轉換為可用於機器學習的數字特徵 注 特徵值化是為了計算機更好的去理解資料 字典特徵提取 作用 對字典資料進行特徵值化 dictvectorizer.get feature names 返回類別名稱 from sklearn.feature extraction i...
顏色特徵提取
顏色特徵是在影象檢索中應用最為廣泛的視覺特徵，主要原因在於顏色往往和影象中所包含的物體或場景十分相關。此外，與其他的視覺特徵相比，顏色特徵對影象本身的尺寸 方向 視角的依賴性較小，從而具有較高的魯棒性。面向影象檢索的顏色特徵的表達涉及到若干問題。首先，我們需要選擇合適的顏色空間來描述顏色特徵 其次，...
顏色特徵提取
顏色特徵是在影象檢索中應用最為廣泛的視覺特徵，主要原因在於顏色往往和影象中所包含的物體或場景十分相關。此外，與其他的視覺特徵相比，顏色特徵對影象本身的尺寸 方向 視角的依賴性較小，從而具有較高的魯棒性。面向影象檢索的顏色特徵的表達涉及到若干問題。首先，我們需要選擇合適的顏色空間來描述顏色特徵 其次，...