设$H$为垂心,且$3\overrightarrow{HA}+4\overrightarrow {HB}+5\overrightarrow {HC}=\overrightarrow 0$,则$\cos\angle AHB=$____ 分析:$\tan A\overrightarrow {HA}+\tan B\overrightarrow {HB}+\tan C\overrightarrow {HC}=\overrightarrow 0$,故$tan A:tan B:tan C=3:4:5$ 又$…

word2vec(word to vector)是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相 似度.word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋(bag-of-words)和skip-gram架构实现. 来自维基百科对余弦距离的定义: 通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性.0度角的余弦值是1,而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1.从 而两个 向量之间的角度的余弦值…

已知平面向量$\overrightarrow {a},\overrightarrow {b}$满足$|\overrightarrow {a}|=4,|\overrightarrow {b}|=2$.若对于任意共面的单位向量$\overrightarrow {e},$记$|\overrightarrow {a}\cdot\overrightarrow {e}|+|\overrightarrow {b}\cdot\overrightarrow {e}|$的最大值为$M$求$M$的最小值. 分析:$|…

1.map做一个标签的数字替换 2.vec = CountVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从sklean.extract_feature.text 导入,根据词频做一个数字的映射,max_feature表示的是最大的特征数 需要先使用vec.fit ,再使用vec.transform 才有效 3. vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从skle…

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·…

word2vec介绍          word2vec官网:https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一个开源工具,能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离. 它将term转换成向量形式,可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. word2vec计算的是余弦值,距离范围为0-1之间,值越大代表两个词关联度越高. 词向量:用Distributed Representat…

word2vec介绍 word2vec官网:https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一个开源工具,能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离. 它将term转换成向量形式,可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. word2vec计算的是余弦值,距离范围为0-1之间,值越大代表两个词关联度越高. 词向量:用Distributed Representation表示词,通常…

1.  对于小波变换,dwt2 :单级离散2维小波变换 wavedec2 :多级2-D小波分解 matlab中这两者联系是都能对图像进行小波分解,区别是dwt2是二维单尺度小波变换,只能对输入矩阵X一次分解.wavedec2是二维多尺度小波分解,对输入矩阵X进行N次分解. 经本人实验验证,若图像矩阵是2^n大小,wavedec2执行一次语句就是dwt2进行n次. 2.  图像矩阵形式进行变换和图像转变为向量形式进行变换,效果其实是一样的. 详情请参见具体代码: img = imread('len…

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818…

使用Spark MLlib进行情感分析             使用Spark MLlib进行情感分析 一.实验说明 在当今这个互联网时代,人们对于各种事情的舆论观点都散布在各种社交网络平台或新闻提要中.我们可以在移动设备或是个人PC上轻松地发布自己的观点.对于这种网上海量分布地数据,我们可以利用文本分析来挖掘各种观点.如下图中,CognoviLabs利用Twitter上人们发布对于美国大选两个候选人的推特,进行情感分析的结果.从这张图我们也可以直观地感受到民意所向(此图发表日期为10月10日,…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/newneul/p/8545450.html 6.在PnP优化中,将第一个相机的观测也考虑进来,程序应如何书写?最后结果会有何变化?分析:实际上在PnP例子中,我们可以把第一帧作为世界坐标系,然后在优化过程中对于第一帧的RT我们不做优化,但是我们在添加节点时仍然要将第一帧在世界坐标系下的空间点加入到图中,并且与第一帧的位姿链接起来,然后将第一帧坐标系下的空间点与第二帧的位姿连接起来.下面是我们修改的部分…

初识PromQL Prometheus通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(labelset)唯一定义一条时间序列.指标名称反映了监控样本的基本标识,而label则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度.用户可以基于这些特征维度过滤,聚合,统计从而产生新的计算后的一条时间序列. PromQL是Prometheus内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持.并且被广泛应用在Prometheus的日常应用当中,包括对数据查询.可视化…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

1 下载 在http://archive.apache.org/dist/mahout下载相应版本的mahout 版本,获取官网查看http://mahout.apache.org 相关的信息…

word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. 一.理论概述 (主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客) 1.词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个…

一.集合 1.集合类也称容器类,主要负责保存.盛装其他数据. 2.集合可以保存数量不确定的数据,保存具有映射关系的数据(也称关联数组). 3.Java5后提供一些多线程安全的集合类,放在java.util.concurrrent.(utility的缩写,意为多用途的,实用的) 4.集合只能保存对象(实际是对象的引用,习惯称对象). 5.Java的集合主要由Collection和Map两个接口派生而出,Map接口的实现类用于保存关联数组,Set集合元素不可重复,通过元素本身访问,Map集合可以通过…

%% 方法一:梯度下降法 x = load('E:\workstation\data\ex3x.dat'); y = load('E:\workstation\data\ex3y.dat'); x = [ones(size(x,1),1) x]; meanx = mean(x);%求均值 sigmax = std(x);%求标准偏差 x(:,2) = (x(:,2)-meanx(2))./sigmax(2); x(:,3) = (x(:,3)-meanx(3))./sigmax(3); figu…

还是同前一篇作为学习入门. 1. KNN算法描述: step1: 文本向量化表示,计算特征词的TF-IDF值 step2: 新文本到达后,根据特征词确定文本的向量 step3 : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量,相似度度量采用“余弦相似度”,根据实验测试的结果调整k值,此次选择20 step4: 在新文本的k个邻居中,依次计算每类的权重, step5: 比较类的权重,将新文本放到权重最大的那个类中 2. 文档TF-IDF计算和向量化表示 # -*- coding: utf-8…

Professor: Gilbert Strang Text: Introduction to Linear Algebra http://web.mit.edu/18.06   Lecture 1 contents: n linear equation, n unknowns Row picture & Column picture Matrix form   引入方程组 可表示为AX=b的形式,为: 从几何意义上理解,每个方程表示一条直线,两条直线相交于一点,即为方程组的解.以列的形式可以写…

第三章 使用Python进行数字计算 尽管IPython强大的shell和扩展后的控制台能被任何Python程序员使用,但是这个工具最初是科学奖为科学家设计的.它的主要设计目标就是为使用Python进行交互式科学计算提供一个方便易用的环境. IPython只是为NumPy.Scipy.Pandas.Matplotlib等包提供了一个交互式接口,其本身并不提供科学计算的功能.这些工具组合在一起就形成了可以匹敌如Matlab.Mathmatic这样被广泛使用的商业产品的科学计算框架. NumPy提供…

[整理]   在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化…

[本文转自http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=253,感谢原作者] word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. 一.理论概述 (主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客) 1.词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止…

1.2 基本概念和常微分方程的发展史 自变量.未知函数均为实值的微分方程称为实值微分方程:未知函数取复值或变量及未知函数均取复值时称为复值微分方程.若无特别声明,以下均指实变量的实值微分方程. 1.2.1 常微分方程基本概念 (1) 常微分方程和偏微分方程 微分方程就是联系自变量 .未知函数及其的关系式.如果在微分方程中,自变量的个数只有一个,则称这种微分方程为常微分方程:自变量的个数为两个或两个以上的微分方程为偏微分方程.一般的n阶常微分方程具有形式: \[F\left( {x,y,\frac…

Abstract: Paralution is an open source library for sparse iterative methods with special focus on multi-core and accelerator technology such as GPUs. It has a simple fortran interface and not well designed for multiple right-hand-sides. Here we defin…

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr…

我们经常要从外部数据源(如数据库.文本文件或网页等)将数据导入excel中,但是此类数据往往比较混乱,无法满足我们的要求,因此在进行数据分析之前,需要将这些数据进行整理清洗,excel由于将数据的管理和展示都在同一层面上,并且其函数功能也不逊色,因此在大多数情况下都可以使用excel来进行初步的数据整理: 1.删除通用前导字符串(例如其后紧跟冒号和空格的标签)或后缀(例如字符串后面的已无效或不必要的插入语),在字符串内查找和替换子字符串.提取字符串的特定部分或确定字符串的长度等字符串操作,可使用…

一.OpenGL与3D图形世界1.1.OpenGL使人们进入三维图形世界 我们生活在一个充满三维物体的三维世界中,为了使计算机能精确地再现这些物体,我们必须能在三维空间描绘这些物体.我们又生活在一个充满信息的世界中,能否尽快地理解并运用这些信息将直接影响事业的成败,所以我们需要用一种最直接的形式来表示这些信息. 最近几年计算机图形学的发展使得三维表现技术得以形成,这些三维表现技术使我们能够再现三维世界中的物体,能够用三维形体来表示复杂的信息,这种技术就是可视化(Visualization)技术.…

word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. 一.理论概述 (主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客) 1.词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个…

在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值:如果含有不等式约束,可以应用KKT条件去求取.当然,这两个方法求得的结果只是必要条件,只有当是凸函数的情况下,才能保证是充分必要条件.KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化.之前学习的时候,只知道直接应用两个方法,但是却不知道为什么拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够起作用,为什么…

Cv运动分析与对象跟踪   目录 [隐藏] 1 背景统计量的累积 1.1 Acc 1.2 SquareAcc 1.3 MultiplyAcc 1.4 RunningAvg 2 运动模板 2.1 UpdateMotionHistory 2.2 CalcMotionGradient 2.3 CalcGlobalOrientation 2.4 SegmentMotion 3 对象跟踪 3.1 MeanShift 3.2 CamShift 3.3 SnakeImage 4 光流 4.1 CalcOpti…