writing. merge.
특징, 피처, 피쳐
특성이라 할까? 그래도 무방.
image_classification 혹은
image_detection 등을 하기 위해선 (일반적으로 분류,classification detection(감지 탐지 검출 디텍션))
이미지,image에서 feature를 extract해야(feature_extraction feature extraction) 함?
이건 embedding과 비슷?
특성이라 할까? 그래도 무방.
image_classification 혹은
image_detection 등을 하기 위해선 (일반적으로 분류,classification detection(감지 탐지 검출 디텍션))
이미지,image에서 feature를 extract해야(feature_extraction feature extraction) 함?
이건 embedding과 비슷?
QQQ 보통 벡터,vector로 나타내는가 아님 항상 그런가?
feature의 자료구조,data_structure가 vector?
TBD feature_vector page 필요?
특징벡터,feature_vector
{
A collection of d features, ordered in some meaningful way into a d-dimensional column vector, that represents the signature of the object to be identified.
(Kwak, slide 1 p67)
feature의 자료구조,data_structure가 vector?
TBD feature_vector page 필요?
특징벡터,feature_vector
{
A collection of d features, ordered in some meaningful way into a d-dimensional column vector, that represents the signature of the object to be identified.
(Kwak, slide 1 p67)
벡터,vector
}
특징공간,feature_space
{
The d-dimensional space in which the feature vector lies.
A d-dimensional vector in a d-dimensional space constitutes a point in that space.
(Kwak, slide 1 p67)
}
특징공간,feature_space
{
The d-dimensional space in which the feature vector lies.
A d-dimensional vector in a d-dimensional space constitutes a point in that space.
(Kwak, slide 1 p67)
mklink 자료집합,dataset
기계학습,machine_learning과 심층학습,deep_learning에서
feature extraction과 분류,classification의 관계는 다음 그림과 같은?? chk
}
feature extraction과 분류,classification의 관계는 다음 그림과 같은?? chk
}
특징선택,feature_selection - writing