大多的人应该会花些错误的时间去做了一些错误的事情，然后随机去寻找一篇像本文一样的文章去理解这个概念，不是吗？...范围（range）”，记录到过去的一段持续时间。...为什么我们还需要 Range Vectors 我们现在知道，Range Vectors 不能直接用于图表或聚合。因此，很自然地要问它们为什么会存在? 答案很简单: counter。...这个 counter 用于度量我们的服务接收到的请求总数。...increase 实际上也可以进行外推，因为所请求的持续时间可能没有在范围（range）的“开始”和“结束”处精确对齐的数据点。
向量搜索是一种利用深度学习模型将文本转换为高维向量，再将查询与数据的向量进行相似性计算的方法，它能够进行上下文的理解及语义分析，从而提高搜索结果的质量。...在本文中，我们将探索向量搜索的世界，并分析为什么仅有向量搜索是不够的。我们将从以下几个方面进行讨论： 向量搜索是什么？它有什么优势和局限性？ 什么时候应该使用向量搜索？什么时候应该使用其他搜索技术？...因此，我们决策是否需要引入向量搜索时，需要对其各方面有充分的了解，而不是仅仅引入一个向量库的问题，特别是大部分向量库仅仅提供了向量存储，向量索引，向量相似性比较这三方面的能力，但这只解决了工程上问题，也就是说...在这些模型上，向量搜索是用不着的，反而是传统的全文检索，字段精确匹配和过滤更能适配这些NLP任务的推理输出。 图片 这也首先回答了为什么只有向量搜索引擎是不够的。因为，向量生成比搜索更重要。...既可以对数据源进行向量化以进行向量搜索，也能提取出数据中的深度理解的特征与标签信息，以进行词索引的过滤和检索 能够支持向量数据的重建和分配，当需要调整数据维度，精度，或者嵌入的生成模型时，可以通过重建向量索引的方式进行原地更新
我们先来看看，python之类语言的for循环，和其它语言相比，额外付出了什么。 我们知道，python是解释执行的。...但是，从“字节码”翻译到实际CPU代码这步，仍然是省不下的。 这个消耗，可看作“利用虚拟机”执行异构CPU上的程序。有人证明过，哪怕优化到极致，这也需要10倍的性能消耗。 这个消耗也有办法缩减。...以上讨论，仅仅考虑了for循环这个控制结构本身。事实上，“慢”往往是全方位的。 举例来说，要计算一组向量，首先就要存储它。 怎么存储呢？...至少不用像C/C++那样，整天担心缓冲区溢出了。 而python之类…… 为了迁就初学者，它去掉了“变量声明”以及“数据类型”——于是它的用户再也用不着、也没法写 int xxx了。...就好像有个numpy，谁敢说python做不了向量运算呢？ ——当然，和行家说话时，你得明白，这是找C之类语言搬救兵了。睁眼说瞎话把它当成python语言自己的能力是有点丢人的。
以下，我们从基本模型的角度出发，具体聊一聊为什么文本搜索技术难以适用到更加广泛的数据搜索场景，并对向量搜索的基本模型进行介绍。...向量空间中的文本搜索 对于非结构化数据的语义，常见的做法是在高维空间内对其进行描述。整个空间定义了所有可能的语义范围。在这个空间内，语义相似度通过距离来度量。...那么上面三个文本对应的向量大概长这个样子： 如果一个查询请求是： Q："偷袭" and "不讲武德" 这个查询请求也会被映射到同样的向量空间中。...其次需要考虑的问题是数据到向量空间的映射多样性。由于现在的搜索场景越来越复杂，所引入的数据处理方法与模型也越来越丰富。所需要的函数能力远超搜索引擎内置函数或自定义函数插件的能力范围。...小结 我们从向量空间的角度出发，分析了文本搜索模型，并结合当前的搜索场景，讨论了搜索能力泛化所需解决的问题，最后给出了泛化的非结构化数据搜索模型。
以下，我们从基本模型的角度出发，具体聊一聊为什么文本搜索技术难以适用到更加广泛的数据搜索场景，并对向量搜索的基本模型进行介绍。 ?...向量空间中的文本搜索 对于非结构化数据的语义，常见的做法是在高维空间内对其进行描述。整个空间定义了所有可能的语义范围。在这个空间内，语义相似度通过距离来度量。...那么上面三个文本对应的向量大概长这个样子： ? 如果一个查询请求是： Q："偷袭" and "不讲武德" 这个查询请求也会被映射到同样的向量空间中。其对应的向量为： ? “距离”的度量方式为： ?...其次需要考虑的问题是数据到向量空间的映射多样性。由于现在的搜索场景越来越复杂，所引入的数据处理方法与模型也越来越丰富。所需要的函数能力远超搜索引擎内置函数或自定义函数插件的能力范围。...小结 我们从向量空间的角度出发，分析了文本搜索模型，并结合当前的搜索场景，讨论了搜索能力泛化所需解决的问题，最后给出了泛化的非结构化数据搜索模型。
标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题 既能实现自己的AI知识库机器人，又能节省ChatGPT调用的token成本费用。...代码仓库地址 document.ai: 基于GPT3.5的通用本地知识库解决方案 下面图片是整个流程： 导入知识库数据 利用openai的向量接口生成向量数据，然后导入到向量数据库qdrant 这段代码会将指定目录下的所有文件读取出来...to_embeddings函数会使用 OpenAI 的 API 将文本内容转换为向量，最后返回一个包含文件名、文件内容和向量的列表。...GPT生成内容的方向，在这个案例中我要让GPT生成的内容是医院问诊机器人的回答，所以我把system设置为医院问诊机器人 前面的user和assistant是我自己定义的，代表的是用户和医院问诊机器人的示例对话...API将输入的文本转换为向量 然后使用Qdrant的search API进行搜索，搜索结果中包含了向量和payload payload中包含了title和text，title是疾病的标题
这是一位名叫王斌的有志青年，开发的对联AI。 出炉之后，网友一股脑儿的都去调戏AI，网站甚至一度要挂。 ? 我也出个认真的上联，考一考它： ? △ 突发现场：不会数数 不不不，认真的是这个： ?...不过，他日担当国之大任，还需对人工智能领域拥有清晰的认识，并且掌握专业知识： ? ? 额，还是谦虚一点比较好吧。 下面来考学术概念：无监督学习、线性回归、自然语言处理、向量，以及词嵌入。 ?...打哪儿来的AI 这个AI的训练，基于深度学习seq2seq模型，用到了TensorFlow和Python 3.6，代码已经开源，你可以自行到文末传送门找到GitHub页面下载开源代码尝试训练。...目前的对联水平，是在Nivida GTX-1080 GPU上训练了大约4天左右的模型。 不过，这个AI对对联的表现还是要看它的“课本”。...另外，博主本人还po出了该系列的目录： ? 全文不含标点15,153,840字，如果每天看100条的话，22年都看不完。
SVM 为什么采用间隔最大化（与感知机的区别）： 当训练数据线性可分时，存在无穷个分离超平面可以将两类数据正确分开。感知机利用误分类最小策略，求得分离超平面，不过此时的解有无穷多个。...线性可分支持向量机利用间隔最大化求得最优分离超平面，这时，解是唯一的。另一方面，此时的分隔超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未知实例的泛化能力最强。 三....核函数： 为什么要引入核函数： 当样本在原始空间线性不可分时，可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。...支持向量，对偶变量 αi > 0 对应的样本； 线性支持向量机中, 支持向量是距离划分超平面最近的样本, 落在最大间隔边界上。 ?...正则化项削减了假设空间, 从而 降低过拟合风险. λ 是个可调节的超参数, 用于权衡经验风险和结构风险. 其中： ? 这样的话给上式乘以mc，就会变成上上式了。 十二. 为什么SVM对缺失数据敏感？
1 break 语句 break 语句在之前的 嘿~这里有一份超实用的 switch 教程，真的好想推荐给你 中有讲过。...举个栗子，如下是一个数是否是素数的代码 ? 这段程序相当于穷举从 2 到 n//2 的所有数字，来判断是否存在一个数字可以整除待判断的数字。很明显，每次执行这个程序会至少执行 n//2 -2 遍。...当使用 continue 语句的时候，循环体剩余的语句将会被忽略，开始下一次的循环。 比如说下面这个例子 ? 在之前的《5....很“迷”的字符与字符串》的 3.2 部分有讲过，getchar() 函数返回的是一个 int 型的数，所以在声明的时候写的是 int ch;，putchar(ch); 是将刚刚接收到的字符输出。...当然，你如果是出与一些目的特意设计成这个样子也是没有问题的~ ５ 参考 [1] “小甲鱼” 视频课程《带你学C带你飞》【第一季】P15
这时你可能会疑惑，它是一条线为什么它叫一个超平面？ 在上面的图中，我们已经考虑了最简单的示例，即数据集位于2维平面（）中。但是支持向量机也可以用于一般的n维数据集。...在上图中，满足指定条件的最佳超平面为B。 因此，最大化每个类的最近点和超平面之间的距离就能找到最优分离超平面。这个距离称为边距。...直线方程可化为 ，这时， ， 它只是表示同一事物的两种不同的方式。那么为什么我们使用 ？ 简单地，因为在更高维度数据集的情况下该式子更容易处理，并且表示垂直于超平面的向量。...一旦我们开始计算从点到超平面的距离，这个属性将是有用的。 理解约束 我们的分类问题中的训练数据是在 上的。这意味着训练数据集是一对 ， ； 是n维特征向量， 是 的标签。...在上面的代码中，我们考虑调整的是核函数的参数，C和gamma。 从中得到最佳值的值是写在括号中的值。这里，我们只给出了几个值，也可以给出整个范围的值，但是它需要更长的执行时间。
这个图给出了为什么复杂的模型会变得不那么可能了。 水平轴表示可能的数据集D的空间。贝叶斯定理奖励模型的比例与他们预测发生的数据有多少有关系。 这些预测通过D上的归一化概率分布来量化。...简单模型H1仅仅会产生有限范围的预测，如P（D | H1）所示; 具有例如比H1更多的自由参数的更强大的模型H2能够预测更多种类的数据集。 然而，这意味着H2不像H1那样强烈地预测区域C1中的数据集。...还给出了黑色的误分类误差和绿色的平方误差。 9. 最小二乘法的几何性质:9.最小二乘法几何：ESL图3.2。 具有两个预测变量的最小二乘回归的N维几何性质。...结果向量y正交地投影到由输入向量x1和x2跨越的超平面上。 投影y表示最小二乘方预测的向量。 10.稀疏性:为什么Lasso（L1正则化或拉普拉斯先验）会给出稀疏解（即具有更多零的权重向量）？。...这里给出了误差和约束函数的轮廓。 蓝色区域是约束区域|β1| + |β2| ≤t和β12+β22≤t2，而红色椭圆是最小二乘误差函数的轮廓。
前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚...Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。...，与这里定义的 ? 实质是一样的。为什么？因为无论是 ? ，还是 ? ，不影响最终优化结果。下文你将看到，当我们转化到优化 ?...于此，我们便引出了函数间隔（functional margin）的概念。 定义函数间隔（用 表示）为： ?...如下图所示，中间的实线便是寻找到的最优超平面（Optimal Hyper Plane），其到两条虚线边界的距离相等，这个距离便是几何间隔 ，两条虚线间隔边界之间的距离等于2 ，而虚线间隔边界上的点则是支持向量
(一个超平面，在二维空间的例子就是一个直线)但是它的公式没变，依然是： 不同之处在于： 我们已经顺利推导出了"决策面"方程，它就是我们的超平面方程，之后，我们统称其为超平面方程...分类器的好坏的评定依据是分类间隔W=2d的大小，即分类间隔W越大，我们认为这个超平面的分类效果越好。此时，求解超平面的问题就变成了求解分类间隔W最大化的为题。W的最大化也就是d最大化的。...我们知道相求距离d的最大值，我们首先需要找到支持向量上的点，怎么在众多的点中选出支持向量上的点呢？ 上述我们需要面对的问题就是约束条件，也就是说我们优化的变量d的取值范围受到了限制和约束。...因此，我们就可以说："对于存在分类间隔的两类样本点，我们一定可以找到一些超平面面，使其对于所有的样本点均满足下面的条件：" 上述方程即给出了SVM最优化问题的约束条件。...在结果完全相同的同时，SMO算法的求解时间短很多。 SMO算法的目标是求出一系列alpha和b，一旦求出了这些alpha，就很容易计算出权重向量w并得到分隔超平面。
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...然而，这个假设在现实任务中通常很难满足，例如若 ，仅考虑单个属性， 则仅需1000个样本点平均分布在归一化后的属性取值范围内， 即可使得仼意测试样本在其附近0.001距离范围内总能找到一个训练样本，此时最近邻分类器的错误率不超过贝叶斯最优分类器的错误率的两倍...假设使用d'个新基向量来表示原来样本，实质上是将样本投影到一个由d'个基向量确定的一个超平面上（即舍弃了一些维度），要用一个超平面对空间中所有高维样本进行恰当的表达，最理想的情形是：若这些样本点都能在超平面上表出且这些表出在超平面上都能够很好地分散开来...但是一般使用较原空间低一些维度的超平面来做到这两点十分不容易，因此我们退一步海阔天空，要求这个超平面应具有如下两个性质： 最近重构性：样本点到超平面的距离足够近，即尽可能在超平面附近；最大可分性：样本点在超平面上的投影尽可能地分散开来...10_13.png 从MDS算法的描述中我们可以知道：MDS先求出了低维空间的内积矩阵B，接着使用特征值分解计算出了样本在低维空间中的坐标，但是并没有给出通用的投影向量w，因此对于需要降维的新样本无从下手
对真实任务的评估 计算性能可能很慢 不清楚是子系统出了问题，还是其他子系统出了问题，还是内部交互出了问题 如果替换子系统提高了性能，那么更改可能是好的 2.3 内部评估示例：词类比 一个比较常用的内部评估的方法是词向量的类比...，让人去给两个词的相似度在一个固定的范围内(例如0-10)评分，然后将其与对应词向量的余弦相似度进行对比。...然而在NLP应用中，我们引入一个新的思想：在训练外部任务时对输入字向量进行再训练。下面我们讨论何时使用以及为什么要这样做。...在下图中，我们看到非线性分类模型可以对上面的数据集的样例有着更好的分类结果，这个简答的例子可以初步的说明我们为什么需要非线性模型。...词嵌入不产生可解释的维度，因此我们不能直接使用这个方法，但是我们提出了一个基于最近邻居的相关任务。
A 顺利完成了对新点的划分，而 B 决策面则划分错误，这是为什么呢？ 因为我们假定新的点仍然在原来类别的范围附近，那么，很容易理解，决策面离原有数据越远，则划分准确性越高。...而这个真正的最优解对应的两侧虚线所穿过的样本点，就是SVM中的支持样本点，称为”支持向量”。 3. SVM 的优缺点 3.1....超平面决策面方程推导 这样，我们推导出了 n 维坐标系内决策面方程，我们称之为“超平面方程”。 5....分类间隔方程推导 根据本文开头的描述可知，分类效果最好的超平面是分类间隔 2d 最大的超平面，我们已经成功将问题推导为求解当 d 取最大值时 ω 的取值。 6....约束条件 求解 d 取最大值时 ω 的取值存在以下两个约束条件： 如何判断超平面是否将样本点正确分类 如何在众多样本点中选取支持向量上的点 7.
二、软间隔最大化的线性支持向量机问题定义 在线性可分的支持向量机中，是需要保证支持向量到超平面的函数间隔大于等于1的（如果忘记了可以回去查看支持向量机一讲解）。...所谓的软间隔就是说为每个样本点引入了一个松弛变量ε，这样支持向量到超平面的函数间隔不需要严格保证大于等于1，可以有ε的弹性范围。即约束条件就变成： ?...当然这个弹性范围不是随便给的，如果样本需要这个弹性范围，那就必须支付一定的代价，因此目标函数会加上每个样本点的这个弹性范围的代价，使得目标函数变成： ?...其中，C为惩罚参数，C值越大说明模型更加关注这个弹性范围带来的代价，对误分类的样本点的惩罚就越大。...可以发现这个形式跟软间隔最大化中的损失函数是等价的。 hingeloss的图形如下图： ? 合页损失函数 至此我们就已经将软间隔最大化的支持向量机讲解完毕。
这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。...注： 有的资料定义特征到结果的输出函数为 image.png （后文也有用到），与这里定义的f(x)=ωTx+b本质上是一样的。 为什么呢？...支持向量机去求解二类问题，目标是求一个特征空间的超平面；而超平面分开的两类对应于超平面的函数值的符号是刚好相反的； 3....接下来的问题是，如何确定这个超平面呢？从直观上而言，这个超平面应该是最适合分开两类数据的直线。而判定“最适合”的标准就是这条直线离直线两边的数据的间隔最大。所以，得寻找有着最大间隔的超平面。 3....按照原文中的(2)(3)步骤的话，是已经在步骤(2)中求出了α的极大（即已经求出了α），然后又在步骤(3)中用SMO算法求了一遍α，这是笔者不能理解的。
逻辑回归的大多数实现允许正则化。为了使用这个功能，必须指定一个正则化参数。正则化参数是在模型训练过程中未自动学习的超参数。相反，他们必须手动进行调整，并将其提供给训练算法。这个过程称为超参数调整。...逻辑回归对超参数设置相对稳健（或不敏感）。 即便如此，仍然有必要找到并使用正确的超参数范围。 否则，一个模型相对于另一个模型的优点可能仅仅是由于参数的调整，并不能反映模型或特征的实际表现。...上限和下限花费了几次尝试来缩小范围。 表4-1给出了每个特征集合的最优超参数设置。 Table4-1.对夜场和餐厅的Yelp评论进行逻辑回归的最佳参数设置 ?...如果特征缩放效果不如vanilla词袋的效果好，那为什么要这么做呢？ 如果tf-idf没有做任何事情，为什么总是要这么折腾？ 我们将在本章的其余部分中探索答案。 深入：发生了什么？...当这个词出现在训练集中的大量文档中时，会发生这种情况。 这样的话有可能与目标向量没有很强的相关性。 修剪它可以使模型专注于列空间中的其他方向并找到更好的解决方案。
市面上有不少讲解支持向量机的文章和书籍，但真正结构清晰、触达精髓的讲解非常少见。 为什么要掌握SVM？...这一总结可谓精准 ，指出了SVM的本质。SVM的推导过程冗长而复杂，为了让大家不至于迷路，只知细节而无法把握整体，我们总结了整个推导过程中的关键步骤和要点，画出了下面的图： ?...是向量的L2范数。显然上面的超平面方程有冗余，将方程两边都乘以不等于0的常数，还是同一个超平面，利用这个特点可以简化求解的问题。可以对w和b加上如下约束 ?...消掉此冗余，同时简化点到超平面距离计算公式。对分类超平面的约束变成 ? 这是上面那个不等式约束的加强版。分类超平面与两类样本之间的间隔为 ? 目标是使得这个间隔最大化，等价于最小化下面的目标函数 ?...其中e是分量全为1的向量，y是样本的类别标签向量。 SMO算法 前面给出了支持向量机的对偶问题，但并没有说明怎么求解此问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
