特徴量 - Wikipedia
特徴量（英: feature）はデータを変形して得られ、その特徴を表現し、続く処理に利用される数値である[1]。表現（英: representation）とも。 生データは必ずしも良い形をしていない。2つの属性が同じ意味を持ち冗長であったり、逆に2つの意味が1つの値に含まれ絡み合う場合もある。生データを変形し良い形にできればデータを上手く利用できる。この変形され、良い形を持ち、後続タスクで利用される値が特徴量である。 特徴量は生データから抽出される。抽出方法は専門家の知見を利用して考案される場合と機械学習によってデータから学習される場合がある。 特徴量は利用のために存在する。例えば分類（写真 → 特徴量 → 物体カテゴリ）、生成（文字 → 特徴量 → 画像）、圧縮（音声 → 特徴量 → 音声）に用いられる。その用途ごとに特徴量が持つべき特性は異なる。例えば圧縮用の特徴量はそのサイズが重視さ
きっかけは車窓から…世界遺産級の高輪築堤 このままだと多くが壊され、超高層ビルに：東京新聞 TOKYO Web
ＪＲ高輪ゲートウェイ駅（東京都港区）西側で出土し、世界遺産級と称される鉄道遺構「高輪築堤」は、ＪＲ東日本の再開発で大部分が壊され、跡地に超高層ビルが建つ見込みだ。私は遺構をひょんなきっかけで見かけ、昨秋から取材を続けているが、再開発計画をより大胆に変更して保存範囲を広げ、後世に伝えるべきだと強く感じている。（梅野光春）
遺構 - Wikipedia
縄文時代の柱穴遺構（青森県三内丸山遺跡の六本柱建物跡） 遺構（いこう）とは、過去のある時代に人類により造られた構造物（建築物や土木構造物）が後世に残された状態、言い換えれば過去人類の活動痕跡のうち、不動産的な事物を指す用語である。現在まで地表上に残存しているもののほか、かつて存在した建造物の残骸ないしその痕跡が、地中に埋没した状態のものも遺構と呼ばれる。考古学においては遺跡を構成する要素の1つとなる。 概要[編集] 英語で言うところの「Feature（英語版）」が、日本語の遺構に近い概念だが、一般的に「Feature」には、垂直的なもの（ピット、壁、溝など）は含まれるが、水平的なもの（生活面、床面、庭、道路など）は含まれないとされる[要出典]。 考古学が研究対象とする遺構で、地上に残されている（または存在が地表上で視認できる）ものの例として、エジプトのピラミッドやギリシャのパルテノン神殿な
Local binary patterns - Wikipedia
Local binary patterns (LBP) is a type of visual descriptor used for classification in computer vision. LBP is the particular case of the Texture Spectrum model proposed in 1990.[1][2] LBP was first described in 1994.[3][4] It has since been found to be a powerful feature for texture classification; it has further been determined that when LBP is combined with the Histogram of oriented gradients (H
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Feature (computer vision) - Wikipedia
In computer vision and image processing, a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of fe
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Visual descriptor - Wikipedia
https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.data.html
RSpec Acceptance Tests Cheatsheet - Thoughtbot VideoTutorials
