torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None) 返回所给tensor的矩阵范数或向量范数 参数: input:输入tensor p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional):范数计算中的幂指数值.默认为'fro' dim (int,2-tuple,2-list, optional): 指定计算的维度.如果是一个整数值,向量范数将被计算:如果是一

求取向量二范数,并求取单位向量(行向量计算) import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y x 为需要求解的向量, y为x中行向量的二范数, z为x的行方向的单位向量. np.linalg.norm 顾名思义,linalg=linear+algebra ,norm 则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(s

np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数),   norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ord=None:默认情况下,是求

1.linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 2.函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表示按行向量处理,求多个行向量的范

函数签名:def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 其中ord参数表示求什么类型的范数,具体参见下表 下面是用代码对一个列表求上面的范数 import numpy as np x = [1,2,3,4] x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1) x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=2) x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=np.inf) print(x1) print(x2)

np.linalg.norm() computes the norm of a NumPy array according to an order, ord, which specifies the metric by which the norm takes. For example, if we are given an array [

转自:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.linalg.html 1.分解 //其中我觉得可以的就是svd奇异值分解吧,虽然并不知道数学原理 np.linalg.svd(a, full_matrices=1, compute_uv=1) a是要分解的(M,N)array; full_matrices : bool, optional If True (default), u and v have the shape

np一些用法 np.a np.array([1,2,3],dtype=int)  #建立一个一维数组, np.array([[1,2,3],[2,3,4]])  #建立一个二维数组. np.arange(2,3,0.1)  #起点,终点,步长值.含起点值,不含终点值. np.m np.mean求取均值.经常操作的参数为axis,以m * n矩阵举例: axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,

1.一维数组中寻找与某个数最近的数 # 一维数组中寻找与某个数最近的数 Z=np.random.uniform(0,1,20) print("随机数组:\n",Z) z=0.5 m=Z.flat[np.abs(Z-z).argmin()] m 随机数组: [0.87249114 0.64595395 0.10142435 0.46202885 0.15948433 0.53886897 0.17802543 0.0885369 0.9859855 0.92086206 0.946945

想要容易理解核心的特征计算的话建议先去看看我之前的听歌识曲的文章,传送门:http://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6063602.html 本文主要是实现了一个简单的命令词识别程序,算法核心一是提取音频特征,二是用DTW算法进行匹配.当然,这样的代码肯定不能用于商业化,大家做出来玩玩娱乐一下还是不错的. 转载请保留本文链接,谢谢. 设计思路 就算是个小东西,我们也要先明确思路再做.音频识别,困难不小,其中提取特征的难度在我听歌识曲那篇文章里能看得出来.而语音识别难

写在前面:本来这篇应该是上周四更新,但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程,就推迟更新了.本来想参考PRML来写,但是发现里面涉及到比较多的数学知识,写出来可能不好理解,我决定还是用最通俗的方法解释PCA,并举一个实例一步步计算,然后再进行数学推导,最后再介绍一些变种以及相应的程序.(数学推导及变种下次再写好了) 正文: 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

3.1.获取数据: wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip 3.2.探索与可视化数据: In [3]: user_data=sc.textFile("file:///root/studio/MachineLearningWithSpark/ch03/ml-100k/u.user") In [4]: user_data.first() Out[4]: u'1|24|M|technician|85711'

对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(

import numpy as npa=np.array([[complex(1,-1),3],[2,complex(1,1)]])  print(a)print("矩阵2的范数")print(np.linalg.norm(a,ord=2) )   #计算矩阵2的范数print("矩阵1的范数")print(np.linalg.norm(a,ord=1) )   #计算矩阵1的范数print("矩阵无穷的范数")print(np.linalg.n

特征值与特征向量 下面这部分内容摘自:强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法.两者有着很紧密的关系,在接下来会谈到,特征值分解和奇异值分解的目的都是一样,就是提取出一个矩阵最重要的特征.先谈谈特征值分解吧: 如果说一个向量v是方阵A的特征向量,则可以表示成下面的形式: 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值,一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量.特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,Σ是一个对

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

FAIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class FAIndividual: ''' individual of firefly algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.bound

BFOIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class BFOIndividual: ''' individual of baterial clony foraging algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim =

AFSIndividual.py import numpy as np import ObjFunction import copy class AFSIndividual: """class for AFSIndividual""" def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' se