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特征联盟的异质性特征

我为一组给定的音频文件提供了3种不同的功能集.它们中的每一个都是以维度数组存储的特征矩阵,如下所示:

  • 特色1:(978*153)
  • 特写2:(978*800)
  • 特写3:(978*12)

已使用不同技术从音频文件中提取这些特征中的每一个.

我想做的是将它们一起训练成一个给定的分类器.(使用管道).我看了这个,这个和博客链接中的链接2,但它与不同的提取方法,然后使用分类交易.由于我已经提取了上面提到的数据,我想知道下一步该做什么,即如何将它们组合成一个管道.

我知道在这里不能要求直接代码 - 我只是想要指针如何组合从不同方法中提取的数据(可能使用管道),例如使用SVM对它们进行分类.

python machine-learning feature-extraction scikit-learn

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