特徵提取訓練

Question

我在使用特徵提取進行對象分類時遇到了麻煩。 我需要對不同類型的汽車進行分類，但我不知道使用哪種特徵提取技術來進行訓練。

總之我怎麼能得出這樣的結論（比方說）算法的是對我的目的，我應該是什麼特點呢？`

還告訴我，如果有任何module實現特徵提取在python中。

Answer 1

您將在機器學習中使用的技巧將因您的描述符而異。他們是連續的還是離散的？你的神諭是否估計一個連續的價值，或者找到一個離散的價值？

• 例如，如果你的輸出是連續的，可以用線性迴歸，SVM ...
• 對於離散輸出，你可以依靠決策樹，K-手段或任何聚類技術，多重判別分析。
• 神經網絡可用於兩者。

與分立描述處理可以是一個小麻煩，您可以：

• 改造他們連續變量
• 使用迴歸樹，集羣樹木等

如果您有很多描述符，您可能需要在預處理步驟（特徵選擇）中選擇描述符;例如，你可以用向前選擇來做到這一點。

你會在R中找到很多東西，所以我建議你從你的Python代碼中調用R.更多此鏈接（http://scienceoss.com/rpy-statistics-in-r-from-python/）。

乾杯