构建词库是离线操作,主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息,建立当前数据集的词库,然后基于词库,对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施,一般情况仅执行一次,是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题,是所有机器学习方法共同面临的严重障碍,被称为维数灾难。
欧式距离是最常见的一种距离度量方式,欧氏距离(Euclidean Distance)也称欧几里得距离,指在多维空间中两个点之间的绝对距离。这个距离基于我们熟悉的勾股定理,也就是求解三角形的斜边。简单的来说,欧氏距离就是两点之间的实际距离。
两个对象的相似度的多少,统计学上常用的方法是对象在多维属性空间的距离来量化。同样图像也是对象的一种;
距离(distance,差异程度)、相似度(similarity,相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离,这些方法作为机器学习的基础概念,广泛应用于如:Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数、正则化范数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析,分为以下几类展开:
一年前在知乎上关注过这么一个问题: 如何判断两段文本说的是「同一件事情」?- 知乎 https://www.zhihu.com/question/56751077
自动驾驶、视频监控、军事侦察等户外视觉系统采集到的图像/视频极易受到恶劣天气的影响,不仅主观感受差,而且会对后续的目标检测、跟踪、分类与识别等智能化分析处理任务造成严重影响。雾霾是一种常见的图像降质因素,去雾技术通过对雾霾进行去除,可以有效提升图像的主观感受。从客观角度来看,增强后的图像有助于提升后续智能化分析处理任务的性能。因此,图像去雾成为近年来工业界和学术界的研究热点[1]。
在机器学习中,经常需要使用距离和相似性计算的公式,在做分类时,常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),计算这个度量,我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时,判断个体所属的类别,就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离,利用kNN进行分类时,也是计算个体与已知类别之间的相似性,从而判断个体的所属类别。
在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。 基本方法 句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法: 编辑距离计算 杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算 下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。 编辑距离计算 编辑距离,英文叫做 Edit Distance,又称 Lev
在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
今天给大家分享一个在工业界、实际工作中非常常用的技术——向量检索。得益于深度学习、表示学习的迅猛发展,向量化检索逐渐成为实际应用中很常见检索方法之一,是深度学习时代很多成熟系统的基础模块,在诸如文档检索系统、广告系统、推荐系统应用广泛。通过离线或在线将实体表示成向量的形式,再进行向量之间的距离度量,实现线上检索。
用户生命周期是指用户从加入平台开始,熟悉平台,参与平台,最终流失的整个过程。用户的生命周期相对于自身而言,是一种参与度的变化,参与度也可以称之为活跃度。
继一对多的距离计算服务后,腾讯位置服务近日再次升级,推出更为强大的距离矩阵(多对多)距离服务。从计算性能上来看,多对多矩阵最高支持25×25矩阵(一次请求计算路面距离625对),一对多最多支持1×200批量计算,批量计算能力达到业内领先水平。
网上有很多博客讲解遗传算法,但是大都只是“点到即止”,虽然给了一些代码实现,但也是“浅尝辄止”,没能很好地帮助大家进行扩展应用,抑或是进行深入的研究。
导读:通常我们比较两个序列的相似性,可以通过直接点对点计算距离的方式实现。但是当两个序列长度不相等时,原有的方法就变得不适用,比如两个人对同一个词语发音不同,导致阅读同一词语的时长不同,因此就要对序列进行延伸或压缩才能比较两段语音是否阅读的是同一个词语。本期介绍的DTW就是解决这类问题的常用算法。
聚类分析是按照个体的特征将他们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大的差异性。聚类分析属于无监督学习。聚类对象可以分为两类:
由于某些不可抗拒的原因,LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中,经常需要使用距离和相似性计算的公式,在做分类时,常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),计算这个度量,我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时,判断个体所属的类别,就需要使用
常见的为欧式距离(L1 norm)&&p=2,拓展的可以有闵可夫斯基距离(L2 norm)&&p=1:
2013百度校园招聘数据挖掘工程师 一、简答题(30分) 1、简述数据库操作的步骤(10分) 步骤:建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。
真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性,这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中,这被称为——回归建模,一种参数化的相关性分析。
2.样本方差 方差(Variance)是度量一组数据的离散(波动)程度。方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值,分母除以n-1是为了满足无偏估计:
两个n维变量A(x11,x12,…,x1n)与 B(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为:
一、简答题(30分) 1、简述数据库操作的步骤(10分) 步骤:建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。 经萍萍提醒,了解到应该把prepare
随着互联网的不断发展,产生了各种各样的海量数据,比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据,这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量,然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索,如何对非结构化的向量数据进行高效检索即为向量检索技术的核心问题。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 写在前面 嵌套命名实体识别是命名实体识别中的一个颇具挑战的子问题。我们在《实体识别LEAR论文阅读笔记》与《实体识别BERT-MRC论文阅读笔记》中已经介绍过针对这个问题的两种方法。今天让我们通过本文来看看在嵌套实体识别上哪一个方法更胜一筹。 1. 嵌套实体识别 1.1 什么是嵌套实体识别 嵌套实体识别是命名实体识别中一个子问题。那么什么才是嵌套实体呢?我们看下面这个例子: “北京天安门”是地点实体; “北京天安门”中“北京”也是地点实体;两者存在嵌套关系。 1.2
β多样性是指在一个梯度上从一个生境到另一个生境所发生的多样性变化的速率和范围,它是研究群落之间的种多度关系。不同群落或某环境梯度上不同点之间的共有种越少,β多样性越大。精确地测定β多样性具有重要的意义。这是因为:①可以用来指示物种被生境隔离的程度;②可以用来度量生物多样性沿生境变化范围;③β多样性与α多样性一起构成了总体多样性或一定地段的生物异质性。
SIEM是企业安全的核心中枢,负责收集汇总所有的数据,并结合威胁情报对危险进行准确的判断和预警。但传统的SIEM过度依靠人工定制安全策略,不仅仅增加了人力成本,而且整个SIEM的识别准确率和使用效果也都大打折扣。而目前附带AI功能的SIEM系统也只是把AI当成算法插件作为集成,无法在没有安全人员介入的情况下独立的智能工作。
计算化学中有时会要求我们计算两个向量的相似度,如做聚类分析时需要计算两个向量的距离,用分子指纹来判断两个化合物的相似程度,用夹角余弦判断两个描述符的相似程度等。计算向量间相似度的方法有很多种,本文将简单介绍一些常用的方法。这些方法相关的代码已经提交到github仓库
在之前的开篇提到了text2vec,笔者将其定义为R语言文本分析"No.1",她是一个文本分析的生态系统。笔者在学习之后发现开发者简直牛!基于分享精神,将自学笔记记录出来。开篇内容参考:
聚类分析的思想:对于有p个变量的数据集来说,每个观测值都是p维空间中的一个点,所以属于同一类的点在空间中的距离应该显著小于属于不同类的点之间的距离
1、Euclidean,欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。
均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的;而方差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值之间的平均距离。
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动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类
各位小伙伴们中秋快乐吖!今天给大家带来一篇美团在DLP-KDD 2021上中稿的一篇论文,主要的出发点是解决双塔模型中两塔之间缺乏信息交互,以及在美团首页推荐中,面临多场景、多业务融合且不同业务类别分布不均衡的特定业务问题。一起来学习一下。
单细胞RNA测序能够使我们在单细胞层面通过细胞类型鉴定的算法认识细胞的异质性。然而,单细胞测序数据中含有的噪声,会对细胞聚类、差异分析以及可视化造成严重的影响。作者提出运用基于特征的表达密度谱的算法ENCORE,进而区分有效特征和噪声。这种算法能实现较好的聚类效果,并能对12个标准数据集形成高分辨率的可视化效果。更重要的是,ENCORE能够对每一个群识别具有生物学意义的差异基因。
本文为DianNao系列加速器总结的第一篇,有较多公式,简书不支持公式渲染,公示完整版待该总结完成后将统一发表在个人博客 简介 DianNao系列是中科院计算所推出的系列机器学习加速器,包括以下四个成员: DianNao:神经网络加速器,DianNao系列的开山之作。 DaDianNao:神经网络“超级计算机”,DianNao的多核升级版本 ShiDianNao:机器视觉专用加速器,集成了视频处理部分 PuDianNao:机器学习加速器,DianNao系列收山之作,可支持7种机器学习算法 DianNao系
**k-近邻算法(kNN),**它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前 k个最相似的数据,这就是 k- 近邻算法中k的出处 , 通常k是不大于 20 的整数。 最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
在一次课题组师兄汇报的时候,我第一听说了Mantel Test,当时第一眼就被这个漂亮的图形所吸引,所以就想着以后也能用到自己的文章里,便自己花时间了解了下。
您是否曾经想过Netflix是如何向您推荐您感兴趣的电影?或者亚马逊如何向您推荐难以抵制购买的产品? 显然,这些网站已经弄清了您喜欢看或买的东西。他们在后台运行一段代码,该代码可以在线收集有关用户行
在一些大型购物网站,我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”(或其它类似的名字),里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多,或你在网站上购买的东西越多,它往往就猜的越准。在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统,比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等,推荐结果都不错。 这些推荐系统的具体实现我们无法知晓,但原理是类似的,都是采用基于协同过滤的推荐机制。这里我们探讨一下这个推荐机制的原理。 举例 下图是一个用户对课程评分表。评分从1星到5星,灰色表示该用户没有对该课程评分。由图可
在一些大型购物网站,我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”(或其它类似的名字),里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多,或你在网站上购买的东西越多,它往往就猜的越准。在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统,比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等,推荐结果都不错。
1 概念 2 安装 3 RDD RDD包含两种基本的类型:Transformation和Action。RDD的执行是延迟执行,只有Action算子才会触发任务的执行。 宽依赖和窄依赖用于切分任务,如果
样本的特征数也称为维数(dimensionality),当维数非常大时,也就是通常所说的“维数灾难”(curse of dimensionality),具体表现在:在高维情形下,数据样本变得十分稀疏,因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字。训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱,从而消减了学习器的泛化能力;同时当维数很高时,计算距离也变得十分复杂,甚至连计算内积都不再容易,这也是为什么支持向量机(SVM)使用核函数 “低维计算,高维表达” 的原因。
在无监督学习中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,其中,应用最广的是聚类算法。
随着深度学习的发展和普及,很多非结构数据被表示为高维向量,并通过近邻搜索来查找,实现了多种场景的检索需求,如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及,产生的数据呈爆发式增长,如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点,各路前辈专家提出了不同的算法,今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。
随着小视频越来越流行,兼具趣味与人物个性的人脸特效成为小视频软件的标配,美颜自不必说,现在的人脸特效可谓“千变万化”,人脸年轻化、变欧美范儿、发型改变、各种表情、胖瘦等。
去年,图嵌入在企业知识图谱(EKG)策略中变得越来越重要。图形嵌入将很快成为在大型十亿顶点EKG中快速找到相似项目的实际方法。实时相似性计算对于许多领域至关重要,例如推荐,最佳行动和队列构建。
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