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机器学习（五）

确定执行的优先级　　 　　建立一个垃圾邮件的分类器，垃圾邮件用y=1表示，非垃圾邮件用y=0表示，应用监督学习的方法，区分垃圾邮件和非垃圾邮件。 　　那么首先要想到的是如何表示邮件的特征向量x，通过特征向量x和分类标签y可以训练一个分类器，一种选择邮件特征向量的方法，提出一个可能含有

了解 Milvus 向量数据库中的一致性级别（第二部分）

了解 Milvus 向量数据库中的一致性级别（第二部分） 剖析 Milvus 矢量数据库中可调一致性级别背后的机制。 本文由 Jiquan Long 并由 安吉拉妮 . 在里面 以前的博客 关于一致性，我们讲解了分布式向量数据库中一致性的内涵，涵盖了 Milvus 向量数据库中的强、有界陈旧、会话、最终支持

ARM中断和异常向量表20220911

1、ARM中的异常与中断总共有7种 按响应优先级从高到低 按中断向量表顺序 复位 复位 数据中止 未定义指令中断 FIQ SWI IRQ 预取指令中止 预取指令中止 数据中止异常 未定义指令、SWI IRQ   FIQ        ARM要求中断向量表

维数和秩

维数与秩是两件事，维数是指一个数组(学名向量)里面含有几个数字，每一个数字占据一个维度，数字越多，说明我们需要从更多的维数上来描绘这个事物，比如看一个人，我们就会从年龄，性别，身高，体重，籍贯…一大堆数字上来认识一个人，也就是“多维”。 那么秩是啥呢？秩是多个数组(向量)之间的关系，若从几

使用支持向量机识别手写数字。

使用支持向量机识别手写数字。 根据使用支持向量机识别手写数字的问题，一些科学家声称它可以准确地预测 95% 的时间。我必须进行数据分析才能接受或拒绝这个假设。我已经做了三个测试用例来检查这个假设。 测试用例 1 起初，我从 sklearn 导入数据集、SVM 和指标。数据集是获取数字

Word2Vec

词嵌入 1.为什么使用词嵌入? one-hot向量(长度为词库大小,去重排序,一个one-hot仅在单词序号处取1,其余均为0)可以表示词,但是各个单词的one-hot乘积均为0,也就是看不出关联. 所以可以用特征化的嵌入向量来表示单词(矩阵列不是序号,而是n个特征,所需空间远少于列长为词库大小的on

1.4.2(3) 用空间向量研究距离问题

\({\color{Red}{欢迎到学科网下载资料学习 }}\) 【基础过关系列】2022-2023学年高二数学上学期同步知识点剖析精品讲义(人教A版2019） \({\color{Red}{ 跟贵哥学数学，so \quad easy！}}\) 选择性必修第一册同步巩固，难度3颗星！ 基础知识 点A、B间的距离 \(A B=|\overrightarrow{A B}|=

MATLAB 时间读取变为向量格式效率对比

% --- 数据时间读取1 --- % 测试时间：39s%ticDataori_time = Cell_ss(:,1);da_time = zeros(length(Cell_ss),6);for j = 1:length(Dataori_time)　　dm_time = Dataori_time{j,1};　　%-- 时间信息是 年-月-日-小时-分钟-0　　da_time(j,:) = datevec(dm_time);endtoc   % --- 数

m12

rcnn=region proposals（候选区域） + CNN 1、用Selective Search（选择性搜索）产生候选区域，是基于像素相似性进行的分割 1️⃣用论文《Efficient Graph-Based Image Segmentation》得到初始分割区域 R，每个元素是小子图 定义：边的权重是两个节点的像素差 定义：子图C的图内距离INC(C)为该图的

OI与线性代数

OI与线性代数 特别鸣谢 本博客\(50\%\)以上贺自本校高二巨佬lwlaymh 这是他的博客:https://lwlaymh.github.io 另外有\(15\%\)左右贺自洛谷题解,CSDN或知乎 仅为个人学习所用 高中向量基础 向量 仅含一列的矩阵称为列向量,或简称向量. 包含两个元素的向量如下所示: \[\overrightar

R语言中any运算符是什么意思

  R中any运算符用于判断逻辑向量中是否至少有一个是TRUE。 001、 any(c(FALSE, FALSE, FALSE)) ## 用于判断逻辑向量中是否至少一个为TRUE any(c(FALSE, FALSE, TRUE)) any(c(TRUE, TRUE, TRUE))  

层次分析法

层次分析法（AHP） The analytic hierarchy process 一、概述 AHP的主要特点是通过建立递阶层次结构，把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上，从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要度的比较上面。在许多情况下，决策者可以直接使用AHP进行决策，极大地提高了决策的有效性

词表示

在NLP领域，自然语言通常是指以文本的形式存在，但是计算无法对这些文本数据进行计算，通常需要将这些文本数据转换为一系列的数值进行计算。那么具体怎么做的呢？这里就用到词向量的概念。 一般情况下，当我们拿到文本数据的时候，会先对文本进行分词，然后将每个单词映射为相应的词向量，最后基

空间旋转，平移用数学表示

向量： 点积（点乘、内积、数量积）：a · b = |a| × |b| × cos(θ) 或 a · b = ax × bx + ay × by 叉积（叉乘、向量积）：a × b = |a| |b| sin(θ) n ，结果是一个向量（且垂直于a，b），n代表垂直于a，b的单位向量。 三维坐标下，cx = aybz − azby；cy = azbx −

注意力机制的一些变体

1. 硬性注意力机制 在经典注意力机制章节我们使用了一种软性注意力的方式进行Attention机制，它通过注意力分布来加权求和融合各个输入向量。而硬性注意力（Hard Attention）机制则不是采用这种方式，它是根据注意力分布选择输入向量中的一个作为输出。这里有两种选择方式： 选择注意力分

常见机器学习方法的优缺点及适用场景：支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM） 　　特点： SVM 想要的就是找到各类样本点到超平面的距离最远，也就是找到最大间隔超平面。其有优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，使其常用于数据分类问题（回归问题也可）。 　　优点: 有严格的数学理论支持，可解释性强，不依靠统计方法，从而简化了通

Transformer模块初探

Transformer笔记 前言背景 Transformer 依赖于 Self Attention 的知识。Attention 是一种在深度学习中广泛使用的方法，Attention的思想提升了机器翻译的效果。 ​ 2017 年，Google 提出了 Transformer 模型，用 Self Attention 的结构，取代了以往 NLP 任务中的 RNN 网络结构，在 WMT 20

C#-OpenCvSharp寻找轮廓

  第一个参数：image，单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像   第二个参数：contours，定义为“vector<vector<Point>> contours”，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的

NLP学习笔记-支持向量机

  　　支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法也是一种处理二分类问题的线性分类器，是一种监督学习的方法，是用来解决样本求解的最大边距超平面的问题，是边界决策中常见的分类方法。   最大间隔 　　SVM听上去高深且难以理解，不妨举个来了解SVM的思想。小学时，同桌之间经常会用

Filed Play：简介

目录 引子 What? How this project works? Float packing 参考资料 引子 在尝试数学函数可视化的时候，发现了一个有趣的库 Field Play ，对 README 中的说明进行部分翻译记录，做个初步了解。 Origin My GitHub What? 让我们为网格上的每个点指定一个向量 (1, 0) 。这意味着我们

子空间

一、子空间的基 1、相关概念定义 若 \(S=\left\{ u_1,u_2,\cdots,u_m \right \}\) 是向量空间 \(V\) 的向量子集合，则 \(u_1,u_2,\cdots,u_m\) 的所有线性组合的集合 \(W\) 称为由 \(u_1,u_2,\cdots,u_m\) 张成的子空间，定义为 W=Span{u1,u2,⋯,um}={u:u=a1u1+a2u2+⋯+amum} 张成子

线性代数-01

https://www.zhihu.com/question/20534668 函数研究的是：输入一个数，经过函数运算之后，产出一个数， 我们需要输入多个数， 经过运算之后，产出 多个数。 线性代数研究的就是：输入一段直线，经过加工之后，产出一段直线。 线性的意思就是：扔进去的是直线，产出的也是直线。 可加性 和 成比例。 输入

3D数学基础-矩阵

转置矩阵 矩阵沿对角线对折得到原矩阵的逆矩阵。    转置引理：   标量和矩阵的乘法   矩阵乘法 一个R*N的A矩阵能够和一个N*C的B矩阵相乘得到R*C的C矩阵。 前一个矩阵的列等于后一个矩阵的行。 A矩阵的i行与B矩阵的j列进行点乘得到新的矩阵，我们观察2*2矩阵的计算。  所以

关于Google词向量模型（googlenews-vectors-negative300.bin）的导入问题

起因 项目中有如下代码： word2vec = KeyedVectors.load_word2vec_format('./GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) 于是我去网上想下载一个Google训练的词向量模型，于是找到了这个链接：https://s3.amazonaws.com/dl4j-distribution/GoogleNews-vectors-negative300.b

ARC145E

题面 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(A\) ，你想通过小于等于 \(70000\) 次操作使 \(A\) 等于另一个序列 \(B\) ，或判断无解。 操作为：选择一个 \(k\in[1,n]\) ，对于 \(i\in[2,k],a_i\leftarrow a_i\oplus a_{i-1}\) 。 数据范围 ：\(n\le 1000,a_i< 2^{60}\) 。 题解 首先分析一下操作，发