行向量

Matlab进行t检验

用法：[h,p,ci]=ttest2(x,y，alpah);其中，x,y均为行向量（维度必须相同），各表示一组数据，alpha为可选参数，表示设置一个值作为t检验执行的显著性水平。
星夜孤帆·2020-07-28 08:25

Matrix Derivative矩阵求导

WelcomeToMyBlog学习机器学习算法时总碰见矩阵求导,现学习一波,主要总结下注意:这里只涉及实数的求导,研究通信的人可能接触的往往是负数求导矩阵可以写成列向量(columnvectors)或行向量
LittleSasuke·2020-07-28 03:04

数组的创建(matlab)

1、向量的创建1）直接输入：行向量：a=[1,2,3,4,5]列向量：a=[1;2;3;4;5]2）用“:”生成向量a=J:K生成的行向量是a=[J,J+1,…,K]a=J:D:K生成行向量a=[J,J
jie3212·2020-07-28 00:17

线性代数学习笔记

矩阵相乘-坐标系转换投影：向量b在向量a（默认为列向量）方向上的投影长度为：矩阵相乘：设c=A*b即：（这里我们设c是三维空间中的一点，b是四维空间中的一点）坐标转化：假设A中，每一行为一个向量，A中的三个行向量
hzhaly·2020-07-27 23:36

Task03：基于机器学习的文本分类

学习目标学会文本的离散表示的原理使用sklearn的机器学习模型完成文本分类文本表示在自然语言领域，需要对文本进行向量表示：文本是不定长度的。
zzhijiki·2020-07-23 17:19

OpenGL--向量计算和矩阵转换

叉乘叉乘只在3D空间中有定义，它需要两个不平行向量作为输入，生成一个正交于两个输入向量的第三个向量。矩阵相乘只有当左侧矩阵的列数与右侧矩阵的行数相等，两个矩阵才能相乘。矩阵相乘不遵守交换律(
men_tou·2020-07-17 13:30

python和matlab操作对比

在numpy中构造array数据时，尽量不要用np.array([1,2,3])这种，这种格式代表是一个数组，既不是行向量，也不是列向量，麻烦但必要的做法是：np.array([[1,2,3]])代表行向量
小代码大用处·2020-07-16 06:52

机器学习- ML-KNN算法实现多标签问题的聚类

为样本总个数；K为最邻近的个数；Y为所有标签的集合，总个数为n；ll为具体的一个标签，默认为标签1；X为一个实例；YxYx为实例X所对应的标签集合；YxYx是实例x的标签向量，是1*n的one-hot行向量
BJUT赵亮·2020-07-16 05:54

numpy通用函数

numpy的通用函数可以对数组进行向量化操作，可以提高数组元素的重复计算的效率。一、算数运算符numpy的算数运算符都是对python内置运算符的封装。
星-耀·2020-07-15 14:15

MATLAB学习笔记（三）——数值计算

如果是列向量，返回相反顺序的向量;如果是行向量，则返回原向量A=fliplr(B)%水平方向翻转矩阵。如果是行向量，返
Alicewhale·2020-07-15 11:29

CS231n学习笔记——线性分类器

线性分类器（linearclassifier）将处理输入的每一张图片（32x32x3=3072个值），把它展开成一个3072x1项的行向量x，所训练的线性分类器的作用就是训练出一个10x3072的矩阵W
我喜欢你就像·2020-07-15 09:55

1.4 局部加权回归的正规方程推导及实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义维度m=40n=2#定义一个正态分布，参数分别为均值，方差以及X的行向量defguassianDistribution
程序大猩猩·2020-07-15 08:28

Matlab教程1_矩阵（数组） _ 元素的标识与寻访

Ø对于一维数组，用一个下标即可，b(2)表示一维数组b的第2个元素，无论b是行向量还是列向量。n“单下
weixin_33725515·2020-07-15 04:55

matlab数值计算

第一节多项式运算一、多项式的表示、求值、求根1.表示：matlab中把多项式表达成一个行向量，该向量中的元素是按多项式降幂排列的。
mmk27·2020-07-14 15:37

np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思

如果W.shape=(2,4),x.shape=(2,)np.dot(W.T,x)：此时x是列向量,np.dot(x,W)此时x是行向量，两种情况下返回的也均是一维向量，无所谓行列的概念。
lz_901·2020-07-14 14:13

(简单的编写方案)编写一个程序，生成一个10*10的随机矩阵并保存为文件（空格分隔行向量、换行分割列向量），再写程序将刚才保存的矩阵文件另存为CSV格式，用Excel或文本编辑器查看结果

这个程序是我参考了网上的一些方案自己总结了比较简单的方法，代码如下：fromnumpyimportrandomimportnumpyasnparray=random.randint(1,20,size=(10,10))print(array)np.savetxt('E:\\test.csv',array,fmt='%d',delimiter='')输出的结果如下:有个缺点就是输出的csv文件没对齐
Dong hua·2020-07-14 01:12

Matlab中max函数用法

如果A是一个矩阵，max(A)将A的每一列作为一个向量，返回一个行向量，行向量的第i个值是A矩阵中第i列中的最大值。
xueluowutong·2020-07-13 22:32

旋转向量

旋转矩阵两个矩阵相乘的意义是将右边矩阵中的每一列列向量变换到左边矩阵中每一行行向量为基所表示的空间中去在三维世界的坐标变换中，我们经常用一个旋转矩阵来旋转一个点，比如：绕任意轴旋转则可以分解成绕三个坐标轴旋转的叠加
fishmov·2020-07-13 22:32

Lagrange插值方法的matlab实现

functionf=w(x,xx)%此函数的作用是求（x-x(i))i=1,2,..,n+1;的连乘积，返回值是连乘积的数值（n+1为插值点的个数）%此处的x为所求的函数值对应的自变量%xx为插值点的自变量组成的行向量
时光不老，我们不散。·2020-07-13 20:07

matlab 中max函数用法

如果A是一个矩阵，max(A)将A的每一列作为一个向量，返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。
weixin_30807677·2020-07-13 17:14

MATLAB中的max函数的用法及含义

当Amxn是一个矩阵的时候，有以下几种情况：①C=max(max(A))，返回矩阵最大值②D=max(A,[],1)，返回每一行的最大值，即mx1的行向量③E=max(A,[],2)，返回每一列的最大值
weixin_30736301·2020-07-13 17:52

用Matlab批量生成图片

loadx.mat%%“x"原始数据为行向量loady.mat%%”y"原始数据为多行列向量%%y=xlsread('y');fori=1:153%%测试数据中"y"为153行figure;var=y2
Hi Daniel·2020-07-13 15:50

NumPy简单入门教程

它允许你在Python中进行向量和矩阵计算，并且由于许多底层函数实际上是用C编写的，因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度。#数组基础#数组的创建NumPy围绕这些称为数组的事物展开。
SUNNY小飞·2020-07-13 10:24

sklearn中transform和fit_transform的区别（解决中文向量化特征不一致问题）

将分词中文转为词向量后其实他的特征是一定了的也就是固定的，如果现在有新的一句话进来使用刚保存好的tfidf模型转化向量的列也就是特征是和训练的数据不一致的，原因是你可能使用了fit_transform对新的中文列表（分词好的）进行向量化
我用代码改变世界·2020-07-13 08:34

matlab中Max的用法

如果A是一个矩阵，max(A)将A的每一列作为一个向量，返回一行向量包含了每一列的最大元素。如果A是多为数组，max(A)treatsthev
danpling·2020-07-13 04:10

Matlab--max,min函数的用法

如果A是一个矩阵，max(A)将A的每一列作为一个向量，返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。
Seehidre·2020-07-13 02:06

Python数据分析之NumPy（3）—— NumPy中那些困惑：打印的形状 以及 Python 数组、NumPy 数组、Pandas ndarray 的联系与区别？

3.2NumPy数组的打印规则3.3NumPy的广播机制3.3Pythonarray和NumPyarray3.4NumPyarray和Pandas1.疑问：一直很疑惑为什么NumPy默认是行向量？
Robin_Pi·2020-07-13 01:23

Matlab 逐步熟练，使用技巧，持续更新

把作图背景变白关于sum与length的笔记u_0=sum(train_in_0,2)/length(train_in_0);sum（~，2）表示对行求和，得到的是一个列向量，sum（~）表示对列求和，得到的是一个行向量
Flynn_zhang·2020-07-13 00:01

Python(Numpy)中数组（矩阵）操作与MATLAB的区别

  笔者是先学MATLAB后学Python的，现将两者关于数组（矩阵）运算的区别做个总结：Python/Numpy中N维向量是列向量（行向量本质一样），其属性ndim=1【维度】，shape=(N,)【
C_xxy·2020-07-13 00:06

matlab中max函数用法

如果A是一个矩阵，max(A)将A的每一列作为一个向量，返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。
Jonty Twinkle·2020-07-12 23:26

Numpy的学习笔记一

它允许你在Python中进行向量和矩阵计算，并且由于许多底层函数实际上是用C编写的，因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度。
weixin_30845171·2020-07-12 23:17

Octave基础

向量分号：分割行空格或逗号：分割列创建与访问行向量空格或逗号分割>>v=[123]%等效：v=[1,2,3]v=123>>v(2)%只有一行，所以指定就是列ans=2列向量分号分割>>v=[1;2;3]
Zoey29·2020-07-12 19:03

矩阵、向量微分计算

那么定义f(x)对x的梯度为df(x)dx：梯度的转置是一个行向量：定义2.海塞矩阵（Hessianmatrix）【海塞矩阵是二阶梯度】设f(x)是一个二阶可微分的标量函数，其中x=（x1...xN）T
蜗牛一步一步往上爬·2020-07-12 18:34

人工智能基础-矩阵的基本几何意义

1.行列式的几何意义一个方阵的行列式的绝对值是其行向量或列向量所张成的平行几何体的空间积，对于二阶行列式，就是向量张成的平行四边形的面积，对于三阶行列式，就是对应平行六面体的体积；如方阵的行列式绝对值为
喜欢打酱油的老鸟·2020-07-12 12:34

python中的sum函数.sum(axis=1)

sum（a，axis=0）或者是.sum(axis=1)就有点不解了在我实验以后发现我们平时用的sum应该是默认的axis=0就是普通的相加而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加例如：importnumpyasnpnp.sum
weixin_30577801·2020-07-12 06:36

matlab中使用bp神经网络完成分类问题

例【1，0，0，0】四类中的类一神经网络训练loadlabeltr.mat;loadtraintr.mat;%savetest.mat;%savelabel.mat;%必须为行向量pr=traintr'
123hao12345·2020-07-12 04:35

机器学习总结系列之Octave常用操作

基本命令eye(4),生成一个4维单位矩阵ones(4，3),生成全1的4*3矩阵rand(4,3),生成一个4*3的随机矩阵size(A),返回一个行向量，代表行列length(A),返回最大维的那个数目
Wenqi_B·2020-07-12 03:34

python中的sum函数.sum(axis=1)

sum（a，axis=0）或者是.sum(axis=1)就有点不解了在我实验以后发现我们平时用的sum应该是默认的axis=0就是普通的相加而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加例如：importnumpyasnpnp.sum
三片叶子贰·2020-07-11 22:09

向量，标量对向量求导数

同理有关于x的转置x.T求导数，x.T是行向量，那么Ax分别对x.T向量中的分量求偏导（写成一列），然后整体排成一行（同x.T是行向量）。
qq_37032670·2020-07-11 18:13

python自带的sum()函数和numpy库中的sum()函数的区别

np.power(vecA-vecB,2)))这样一条语句输出的结果老是不对，明明想要输出的是对两个列向量的差的平方求和后再开方，输出的应该是一个float型数值，但是这条语句执行后输出的却是一个包含两个值的行向量
清风不识字12138·2020-07-11 17:12

LIBSVM使用与自定义核函数

LIBSVM训练函数使用如下：model=svmtrain(trainlabel,traindata,'-s0-t2-c1.2-g2.8')trainlabel：训练样本标签traindata：训练样本数据集，行向量为样本值
Leaveager·2020-07-11 16:35

列向量和行向量看待矩阵乘法

行向量角度，矩阵右乘AB=C结合上图，结果矩阵C中的第i行完全可以
Zetaa·2020-07-11 15:56

线性回归（Linear Regression，LR）

目标：构建目标函数，其中是一个1*d的行向量。可以理解为由一个1*d和d*1的矩阵相乘，得到一个数值（1*1
lxk1990727·2020-07-11 12:24

2、随机间隔法

随机间隔法--2016年6月25日一：代码%--2016年6月25日%算法描述：%输入：载体图像C、嵌入信息长度L、密钥k%输出：嵌入位置的行向量row、列向量col；%步骤：%1、读取图像矩阵C，并且读出图像
Virony_ne·2020-07-11 09:27

使用pyspark 进行向量计算

最近根据Airbnb在KDD2018的bestpaper《Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb》做实时推荐的项目。其中在表达用户短期兴趣特征时我们是将用户近两周对item的行为数乘以对应item向量并将所有行为向量相加。此处item向量已由word2vec训练好。数据格式如下：我们需要将num*vector后
htbeker·2020-07-11 07:59

线性代数——向量1

2,···,a_na1,a2,⋅⋅⋅,an组成的有序数组(a1,a2,⋅⋅⋅,an)(a_1,a_2,···,a_n)(a1,a2,⋅⋅⋅,an)被称作向量,分量数称为向量的维数,向量可以写作行，称为行向量
小夏refresh·2020-07-11 03:46

octave常用指令

3)%3row3colidentitymatrixans=DiagonalMatrix100010001普通矩阵：A=[13;57;911]%normalmatrixA=1357911通过上述可得出，行向量表示为
best_lu·2020-07-11 02:50

Octave 入门教程：向量

一、向量1.1创建向量  向量分为行向量和列向量，其创建方法如下：输入方法描述行向量[a1,a2,⋯ ,ana_1,a_2,\cdots,a_na1,a2,⋯,
空杯的境界·2020-07-11 02:49

Numpy的基本操作

导入库importnumpyasnp创建基本元素创建向量#行向量vector_row=np.array([1,2,3])#列向量vector_column=np.array([[1],[2],[3]])
Forlogen·2020-07-10 21:49

【Tensorflow 2.0 正式版教程】词嵌入（word embedding）与GLoVe

其中embedding层计算了一个行向量乘矩阵的矩阵乘法，其中行向量是onehot形式的单词，
Apm__5·2020-07-10 20:58
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