向量空间模型算法第17页

graph embedding（图嵌入）

向量空间中保持着连接节点彼此靠近。基于此，演技着提出了拉普拉斯特征映射。和局部线性嵌入。总的来说，图嵌入技术大致可以分为两种：节点嵌入

big_matster·2022-12-01 13:03

文本处理——基于 word2vec 和 CNN 的文本分类：综述 &；实践（一）

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29076736导语传统的向量空间模型（VSM）假设特征项之间相互独立，这与实际情况是不相符的，为了解决这个问题，可以采用文本的分布式表示方式

javastart·2022-12-01 08:33

线性代数学习之正交性，标准正交矩阵和投影

正交基和标准正交基：前言：经过上一次线性代数学习之向量空间，维度，和四大子空间的学习，对于空间的概念已经有了非常深刻的认识了，而描述空间很重要的方式除了维度以外，那就是空间的基了，而如小标题所示就是跟空间的基相关

webor2006·2022-12-01 01:53

点云仿射变换—open3d python

（1）即：（2）向量x在向量t上的投影可以表示为（3）根据公式（2）和公式（3）可以看到，线性变换过程实际上是数据x在向量空间各个方向上的投影和伸缩。

Coding的叶子·2022-11-30 21:56

《统计学习方法》(李航) 感知机模型算法

第二章感知机感知机是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。导入基于分类的损失函数，利用梯度下降算法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。分为原始模式和对偶模式。2.1感知机模型定义2.1（感知机）假设输入空间（特征空间）是，输出空间是。输入表示实例的特征向量，对应于输入空间

APPLECHARLOTTE·2022-11-30 20:08

Python深度学习（10）：VAE生成手写数字

Brielleqqqqqqjie·2022-11-30 13:36

PyTorch深度学习实践 Lecture09 Softmax 分类器

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode视频链接：Lecture09Softmax_Classifier

Horizon Max·2022-11-30 12:59

2015.2.8--记录我的机器学习之路--现代启发式算法之蚁群算法

蚁群算法对于经典的模型算法，已有太多前人为我们写下各种攻略，我就先整理下我在学习过程中查阅的并觉得讲解得不错的文章吧，之后再慢慢补充我自己反思之后的体会~------------------------

懒懒的兔斯基·2022-11-30 10:24

2015.2.7--记录我的机器学习之路--现代启发式算法之遗传算法

遗传算法对于经典的模型算法，已有太多前人为我们写下各种攻略，我就先整理下我在学习过程中查阅的并觉得讲解得不错的文章吧，之后再慢慢补充我自己反思之后的体会~------------------------

懒懒的兔斯基·2022-11-30 10:24

神经网络模型算法与生物神经网络的最新联系

来源偶然翻了一下微博，发现了@爱可可-爱生活老师转的，Hinton教授今年六月末在剑桥的一个讲座。视频度娘链接：http://pan.baidu.com/s/1eQjj0rS整个讲座前半部分基本在回顾DL目前的几个成就：RBM、DNN、CNN、RNN、Dropout以及在CV、NLP、Speech方面的应用，这部分没什么可在意的。有趣的是，Hinton在中间插了一段对自己(还有学界)的吐槽，大致就

MachineLP·2022-11-30 08:48

R-CNN网络基础

目录R-CNN网络基础Overfeat模型RCNN模型算法流程候选区域生成CNN网络提取特征目标分类（SVM）目标定位预测过程算法总结FastRCNN模型算法流程ROIPooling目标分类和回归模型训练模型预测模型总结总结

最白の白菜·2022-11-29 23:17

大数据项目实践电影推荐系统概述（尚硅谷）

lamb0302·2022-11-29 22:53

机器学习库Scikit-Learn（线性模型、岭回归、插入一列数据（insert）、提取所需列、向量机（SVM）、聚类）

Python提供的第三方库Scikit-Learn融入了大量的数学模型算法，使得数据分析、机器学习变得简单高效。

Triumph19·2022-11-29 21:08

图神经网络关系抽取论文阅读笔记（四）

RefiningLatentMulti-ViewGraphforRelationExtraction)论文：GDPNet:RefiningLatentMulti-ViewGraphforRelationExtraction，20211.1引言由于基于BERT等序列模型与基于图模型算法是关系抽取任务的研究前沿

程哥哥吖·2022-11-29 14:16

k邻近算法python代码_机器学习算法之K近邻法-Python实现

k近邻法分类过程不具有显式的学习过程，其实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，从而作为后面分类的模型

李修勇·2022-11-29 13:09

机器学习实战之K近邻法-Python实现

k近邻法分类过程不具有显式的学习过程，其实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，从而作为后面分类的模型

Z-Jackie·2022-11-29 13:29

中文信息处理（五）—— 文本分类与文本表示

文章目录1.文本分类1.1文本分类方法基于传统机器学习的文本分类1.2文本分类的一般流程2.基于向量空间模型(VSM)的文本表示方法2.1one-hot表示2.2VSM①文档（Document）②项（Term

·2022-11-29 06:50

pca降维python实例_主成分分析PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）

原数据d维向量空间经过,得到新的k维向量空间.第一主成分

weixin_39703926·2022-11-29 01:23

【手把手教你】使用Logistic回归、LDA和QDA模型预测指数涨跌

机器学习可简单理解为利用统计模型或算法拟合样本数据并进行预测，其模型算法根据学习任务可以分为分类、回归和聚类。分类方法是对离散型随机变量建模或预测的监督学习

Python金融量化·2022-11-28 21:28

[ 目标检测 ] 经典网络模型3——Faster R-CNN 详解与复现

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode[目标检测]经典网络模型

Horizon Max·2022-11-28 18:05

机器学习算法07 - 聚类分析

如果我们把样本转换为向量，然后使用向量空间中的距离或者夹角余弦，就很自然的能获得这种相似度，所以向量空间模型和聚类算法可以很容易的结合在一起。

请叫我子鱼·2022-11-27 19:57

（人工智能的数学基础）第一章特征向量与矩阵分析——第一节：向量、向量空间和线性相关性

文章目录一：标量和向量（1）基本概念（2）坐标系中的向量表示二：向量运算（1）加减与数乘（2）向量内积A：为什么需要向量内积B：向量内积C：柯西-施瓦茨不等式（3）线性组合三：基向量和向量空间（线性空间

我擦我擦·2022-11-27 10:19

学习笔记四：word2vec和fasttext

为什么不用现成的DNN模型1.2word2vec两种模型：CBOW和Skip-gram1.2word2vec两种优化解法：霍夫曼树和负采样1.2.2基于HierarchicalSoftmax的CBOW模型算法流程

神洛华·2022-11-27 10:54

阿里DIN模型(深度兴趣网络)详解及理解

这里写目录标题目标：模型产生原因：核心思想：模型介绍：Basemodel改进模型模型算法设计论文的算法改进参考资料目标：掌握2017年阿里提出的深度兴趣网络（DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction

浪漫的数据分析·2022-11-27 06:55

《深入浅出图神经网络》读书笔记（9.基于GNN的图表示学习）

基于对比损失的GNNa.邻居作为上下文b.子图作为上下文c.全图作为上下文9.基于GNN的图表示学习9.1图表示学习图表示学习的主要目标正是将图数据转化成低维稠密的向量化表示，同时确保图数据的某些性质在向量空间中也能够得到对应

ppgodcsy·2022-11-27 02:09

基于Pytorch的mnist的分类

从这个角度看，就是784维向量空间的点，然后可以进行比较。借助Pytorch搭建网络导入

pinn山里娃·2022-11-26 21:57

k近邻（k-NN）算法

k近邻算法中距离的度量k近邻模型的特征空间一般是n维实数向量空间Rn,使用的距离是欧式距离,但也

panwei89·2022-11-26 17:47

独热编码如何实现

例如：我们需要处理4维向量空间，当给一个特征向量的第n个特征进行编码时，编码器会遍历每个特征向量的第n个特征，然后进行非重复计数。

这个柚子有点酸·2022-11-26 17:26

机器学习面试题之KNN

机器学习面试题之KNN——k近邻1.简述一下KNN算法的原理KNN算法利用训练数据集对特征向量空间进行划分。

因吹吹斯汀·2022-11-26 14:35

论文小综 | 知识图谱表示学习中的零样本实体研究

表示学习算法将知识图谱中的实体和关系都映射到低维向量空间，获取实体和关系的向量表示，同时保留图谱中的结构信息和语义信息。然而，现有的表示学习算法只能对出现在训练集中的实体及关

开放知识图谱·2022-11-26 11:36

[ 图像分类 ] 经典网络模型实例—— CIFAR10 + ResNet50 详解与复现

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode[图像分类]经典网络模型实例

Horizon Max·2022-11-26 11:41

PaddleSeg飞桨高性能图像分割开发套件，端到端地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。

PaddleSeg中集成了很多分割模型算法。

Scenery0519·2022-11-26 07:31

词向量模型W词向量模型Word2Vecord2Vec

首发于公众号"NLP学习者"简介想要处理文本首先就要将单词表示成计算机可以处理的格式，表示的方法一般有两种，一种是one-hot编码，另一种是分布式表示，分布式表示涉及从单词个数维度的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入

loganzha·2022-11-26 04:24

机器学习：余弦距离（Cosine Dsitance）

电光闪烁·2022-11-25 23:48

行业前研|人工智能在作战仿真中的应用

总体来说，目前军队重点关注作战任务规划系统中基础理论与模型算法的研究，如资源冲突消解算法、自组织动态任务规划方法、战术决策支持系统和任务规划问题建模与优化技术等，成熟且专业的作战任务规划系统较少，战役战术级别的任务规划系统多处在预研阶段

飞思实验室·2022-11-25 17:31

知识图谱嵌入(KGE)：方法和应用的综述（持续更新）

1.3关键思想嵌入KG的组件，包括将实体和关系转化为连续的向量空间，从而简化操作，同时保留KG的原有的结构。2.融合事

没有胡子的猫·2022-11-25 16:44

简单实现几篇知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding，KGE)模型

关于知识图谱嵌入的理论介绍：简要总结一篇关于知识图谱嵌入的综述KGE的诸多方法KGE就是将实体和关系嵌入到低维向量空间中，同时保留KG的结构和语义信息现有的KGE方法可以划分为三类：基于翻译距离的(translationaldistancebased

xhsun1997·2022-11-25 16:13

[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode文章目录MINIST

Horizon Max·2022-11-25 15:29

数学建模三十六计——线性模型

文章目录前言线性模型概述简介作用用于回归的线性模型模型算法用于分类的线性模型二分类多分类应用举例（2021国赛B题）线性回归模型的

吮指原味鸡！·2022-11-25 11:09

arma模型_回归模型算法研究——ARMA模型建模

ARMA模型建模ARMA模型的建模过程主要包括序列平稳性检验、模型识别、参数估计、模型定阶、模型诊断与检验五个步骤，具体如下。（1）序列平稳性检验随机时间序列的平稳性通常是指弱平稳，其定义为：对于时间序列yt,如果其期望、方差以及自协方差均不随时间t变化，则称yt为弱平稳随机变量，即：yt必须满足以下条件：基于随机时间序列的平稳性假设，ARMA模型在建模之前必须针对时间序列进行平稳性检验，常用方法

weixin_39640444·2022-11-25 07:15

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第17章潜在语义分析

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第17章潜在语义分析论文介绍单词向量空间话题向量空间话题向量空间文本在话题向量空间的表示从单词向量空间到话题向量空间的线性变换潜在语义分析算法矩阵奇异值分解算法步骤

电信保温杯·2022-11-25 02:38

将一段文本映射到低纬向量空间

文本表示学习就是将一段文本映射到低纬向量空间，获取句子的语义表示，大致经历过四个阶段：阶段1：统计类型，此阶段比较典型的是利用TD-IDF抽取关键词，用关键词表示表征整个句子。

zcypaicom·2022-11-24 15:17

基于python的验证码生成与识别1—生成简单的验证码

识别验证码的主要过程为：1.图像预处理二值化，去噪等2.图像分割把验证码分割单个字符3.图像识别输出图像对应的字符目前接触到图像识别方法是Tesseract，KNN分类算法，AI与向量空间图像识别算法（

Nick_Spider·2022-11-24 14:00

图像直方图及其均衡化（matlab自实现）--冈萨雷斯《数字图像处理第三版》

图像直方图及其均衡化（matlab自实现）1、显示图像的直方图2、直方图均衡化（matlab自实现）3、直方图Guass(正态)化（matlab自实现）4、以傅里叶变换为例,简单解释两个向量空间和向量基之间的线性变换的概念

ddatalent·2022-11-24 13:59

[ 数据集 ] CIFAR-10 数据集介绍

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode文章目录CIFAR

Horizon Max·2022-11-23 16:33

AttributeError: module ‘torch.onnx‘ has no attribute ‘set_training‘

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode错误提示使用draw_model

Horizon Max·2022-11-23 08:08

网络表示学习简单总结（一）

1.网络表示学习的定义简单来说，网络表示学习就是通过相关算法将网络中的节点用一个低维稠密的向量空间表示（其中向量空间的维度远远小于节点的总个数），并且能够保持原有网络的相关结构和特征，然后再输入到深度学习的相关算法去完成节点分类

大笨熊。。。·2022-11-23 08:01

图表示学习

图表示学习的主要目标，正是将图数据转化成低维稠密的向量化表示方式，同时确保图数据的性质在向量空间中也能够得到对应。

Mark_Aussie·2022-11-23 08:28

表示学习（就是特征）

这个向量只有在某个维度上为1，其余为0.在向量空间中，所有对象的

科研苟Gamber·2022-11-23 08:26

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode错误提示RuntimeError

Horizon Max·2022-11-23 06:58

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