多维数组降维

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT
陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

【C语言】带你快速掌握——数组、函数的运用

_一起持续学习，不断总结，共同进步文章目录数组一维数组1、数组下标2、数组初始化3、指示器4、对数组使用sizeof运算符多维数组1、多维数组初始化2、常量数组函数函数的定义和调用1、函数定义2、函数调用函数声明实际参数
August_._·2025-03-03 07:08

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法
林聪木·2025-03-02 10:09

JDK活化石复活：setStream()抢救指南，看完想给Applet开追悼会

1.2现代程序员的降维打击//试图传输JSON数据时try{InputStreamjsonStream=newByteArrayInputStream("{\"data\":1}".ge
筱涵哥·2025-03-02 10:06

Python NumPy 深度解析：科学计算的得力助手

它提供了强大的多维数组对象以及用于处理这些数组的各种工具，包括高效的数学运算、线性代数操作、随机数生成等功能。
tekin·2025-03-02 08:48

解构R语言底层逻辑：用语言学思维进行降维打击

下面，我将利用语言学思维，对R语言的底层逻辑进行降维打击。一、R语言赋值语句就是主系表结构在刚开始学英语
南大小程聊科研·2025-03-01 11:57

Go语言学习笔记（二）

文章目录六、数组和map数组多维数组切片直接声明新的切片使用make()函数构造切片map遍历map删除线程安全的mapnew和make七、nil八、条件判断&循环ifelseforforrangeswitchgotobreakcontinue
正在绘制中·2025-03-01 07:56

小白学Python：Numpy（二）

它提供了一个高性能多维数组对象，以及使用和处理这些数组的工具。Numpy是每一位学习python的小伙伴的必修课，因为它真的真的太实用了。
洲洲的笔记·2025-03-01 07:51

JS宏案例：在wps编辑器中玩numpy

NumPy是Python中用于科学计算的一个基础库，它提供了大量的数学函数工具，尤其是用于高效处理大型多维数组和矩阵。NumPy是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域中不可或缺的一部分。
jackispy·2025-02-28 15:57

【数据挖掘】NumPy

NumPy的主要功能和在数据挖掘中的应用高效的多维数组（ndarray）：NumPy提供了一个强大的多维数组对象ndarray，可以存储和处理
dundunmm·2025-02-28 03:49

自用python基础2

二、数组的存储和处理——NumPy模块2.1创建数组多维数组array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)importnumpyasnpa
ffuanc·2025-02-27 21:24

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

一.PCA的介绍PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种数据降维技术，旨在将多维指标转换为少数几个综合指标。
Jason_Orton·2025-02-27 20:46

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。
路野yue·2025-02-27 17:55

Python库Numpy学习+代码实例

附原文档链接如下：Numpy库文档库的介绍该库中的对象为多维数组，原名为ndarray，因此经常被叫做array。python中也有一个库叫做array，但是与这里的ndarra
海绵宝宝·2025-02-27 01:50

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

降维算法应运而生，它能将高维数据映射到低维空间，在减少维度的同时最大程度保留关键信息。主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）作为两种常用的降维算法，在人工智能领域应用广泛。
·2025-02-26 05:01

机器学习01

模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取，比如字典特征提取，文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析
天行者@·2025-02-25 20:53

小米、小鹏、蔚来等宣布切入「人形机器人」赛道，车企为什么纷纷下场造机器人？有哪些新机会？

车企集体跨界人形机器人赛道的核心逻辑与机遇一、车企“造人”的底层驱动力技术复用与降维打击车企在电动化与智能化领域积累的核心技术（如电机、传感器、AI算法、动力电池等）可直接迁移至人形机器人研发，形成“技术溢出
日记成书·2025-02-24 19:57

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这众多的算法中，朴素贝叶斯算法
紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

JDK活化石复苏：showDocument()抢救指南，一秒变身技术大佬！保姆级教程来啦！

1.2现代程序员的降维打击//试图在现代浏览器召唤神龙时try{URLurl=newURL("http://modern.com");getAppletContext().showDocument(url
筱涵哥·2025-02-23 12:16

非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于（多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理）

以下是对它的具体介绍1：具体完整算法请跳转：非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于（多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理）发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb
ww18000·2025-02-23 04:47

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

以下是TensorFlow的基本概念和使用场景：张量（Tensor）：在TensorFlow中，数据以张量的形式表示，可以理解为多维数组。
AC使者·2025-02-22 10:57

Python NumPy库

而NumPy库提供了两种基本对象，弥补了这一不足：ndarray：存储单一数据类型的多维数组ufunc：能够对数组进行处
今天你慧了码码码码码码码码码码·2025-02-22 08:37

C++(23)：支持多维数组运算符

C++23中[]运算符可以支持多个参数，从而可以实现多维数组：#include#include#includeusingnamespacestd;classMatrixInvalidIndex{public
风静如云·2025-02-22 01:01

10-R数组

R数组数组也是R语言的对象，R语言可以创建一维或多维数组。R语言数组是一个同一类型的集合，前面我们学的矩阵matrix其实就是一个二维数组。
qwy715229258163·2025-02-22 00:23

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。
数据媛·2025-02-21 14:53

Python的那些事第二十七篇：Python中的“数据魔法师”NumPy

它不仅提供了高性能的多维数组对象，还让复杂的数学运算变得像吃冰淇淋一样简单。本文将通过生动的代码示例和幽默的比喻，带你领略NumPy的魔法世界，让你在欢笑中掌握这个强大的工具。
暮雨哀尘·2025-02-20 20:11

NumPy的基本使用

作为Python中用于科学计算的基础库，NumPy提供了高效的多维数组对象以及处理这些数组的各种工具。本文将带您深入了解NumPy的基本使用，感受它的强大魅力。
Mo思·2025-02-20 12:28

ACM寒假培训7--图与树

学习总结最短路问题一.Floyd算法1.不可以直接到达的点设为正无穷2.自己到自己的距离设为03.d[k][i][j]为前k个点中i到j的最短路降维代码实现constintN=105;intd[N][N
ZIZIZIZIZ()·2025-02-19 16:45

JAVA从零开始：数组

目录数组1.数组的基本概念2.数组的声明与创建3.数组的使用for-each循环：数组在方法中的使用：Arrays类中的常用方法：4.多维数组5.稀疏数组数组1.数组的基本概念数组是一种数据结构，是同一类型数据的有序集合
heiheitong·2025-02-18 18:42

搜广推校招面经十九

1.1.降维与通道数调整（ChannelReduction）在CNN中，特征图（FeatureMap）通常有多个通道（channels）。1×1卷积可以用于减少通道数，从而降低计算量，提高模型效率。
Y1nhl·2025-02-18 16:28

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。
胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。
紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模，然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个（或多个）特征，更新特征集。4、跳转到步骤2，直到完成所有特征的重要性
糯米君_·2025-02-17 14:59

二维数组的感悟

属于多维数组。二维数组数据是通过行列进行解读。二维数组可被视为一个特殊的一维数组，相当于二维数组又是一个一维数组，只不过它的元素是一维数组。
2501_90124553·2025-02-16 22:21

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。
DuHz·2025-02-16 21:36

Matlab基础入门手册（第三章：运算符）

兼容性第三章运算符1.16算术运算1.算术运算（arithmetic）主要指加减乘除、幂和舍入等运算2.说明Matlab有两种不同类型的算术运算：数组运算和矩阵运算数组运算基于元素的运算，支持任意向量、矩阵和多维数组矩阵运算遵循线性代数的规则字符
freexyn·2025-02-16 09:07

教⼤家如何使⽤Deepseek AI进⾏超级降维知识输出

DeepseekAI超级降维知识输出指南，小白也能秒懂在信息爆炸的时代，知识的传播和理解变得愈发重要。但很多专业知识晦涩难懂，让人望而却步。
·2025-02-15 18:22

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。
@心都·2025-02-14 13:59

深度学习入门2：自然语言处理（第一章 神经网络的复习/代码+总结）

__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print
m0_58598898·2025-02-10 23:11

深度学习-数学基础-01

矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析（PCA）降维和深
·2025-02-09 18:35

机器学习3--numpy

numpy用ndarray处理多维数组。importnumpyasnpnp.array创建数组机器学习数据量很大，ndarray速度快。
乌鸦不像写字台·2025-02-08 11:33

问卷数据分析|SPSS实操之信度效度检验

/因变量的数据，放入到右边3.此处为结果，项数和克隆巴赫值，记住每一个总的自变量和因变量的项数和值具体可看后面案例分析4.自变量需要搞一个全部的作为总的信度分析二、效度分析SPSS操作1.点击分析--降维
小小小菜狗-·2025-02-08 00:16

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维
荷泽泽·2025-02-07 06:18

MATLAB主成分分析实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：主成分分析（PCA）是数据降维的一种技术，它通过转换原始数据到线性无关的主成分，降低数据复杂性，同时尽可能保留原始数据的方差信息。
Ready-Player·2025-02-06 23:03

NumPy学习

基础：概念：全称是“NumericPython”，Python的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组优点：便捷高效地处理大量数据ndarray对象可以用来构建多维数组能够执行傅立叶变换与重塑多维数组形状提供了线性代数
Hoshino _Ai·2025-02-06 00:48

流式学习(简易版)

流形学习（ManifoldLearning）是一种用于降维（
想成为配环境大佬·2025-02-05 20:51

学习的回顾--数组的有关内容

注意：定义多维数组（矩阵）的方式是[,,]而定义多维“参差矩阵”的方式是[][]。另外，new关键字的使用并不一定表示对象是动态分配的（进入栈中）。下面是C＃
耿宇丹·2025-02-05 19:46

c#列表与数组的对比

多维数组：数组支持多维数组，可以用于表示表格、矩阵等结构。适用场景：当数据集合长度固定且需要频繁访问元素时，可以考虑使用数组。
新手unity自用笔记·2025-02-05 19:45

数据降维技术研究：Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用

在现代科学计算和数据分析领域，数据降维与压缩技术对于处理高维数据具有重要意义。本文主要探讨两种基础而重要的数学工具：Karhunen-Loève展开（KLE）和快速傅里叶变换（FFT）。
·2025-02-04 22:40

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

在众多应对这一难题的技术中，线性判别分析（LDA）脱颖而出，作为一种强大的监督学习降维方法，它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA：核心原理大起底
·2025-02-04 18:03
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