从另一个向量中的值创建r中的逻辑向量_R中逻辑向量中连续值的相交范围_从R中的循环输出创建向量 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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游戏开发中的向量数学

2D空间中的特定位置被写为一对值，例如。(4, 3) 注意如果您是计算机图形学的新手，那么正y轴是指向下而不是指向上，这似乎很奇怪，就像您在数学课上学到的那样。...绘制一个从原点指向该点的箭头：这是一个向量。向量代表许多有用的信息。除了告诉我们该点位于（4，3）之外，我们还可以将其视为角度θ和长度（或大小）m。...标量乘法注意向量代表方向和大小。仅代表幅度的值称为标量。...从机器人的位置减去水箱的位置即可得出从水箱指向机器人的向量。提示要找到一个向量指向A来B使用。B - A 单位向量大小为的向量1称为单位向量。它们有时也称为方向向量或法线。...这意味着我们可以使用点积来告诉我们有关两个向量之间的角度的一些信息：使用单位矢量时，结果将始终在-1（180°）和1（0°）之间。面对我们可以利用这一事实来检测一个对象是否面向另一个对象。

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numpy中关于向量的坑

numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时，会遇到以下的坑： a = np.arange(6) print("a = np.arange(6) out:\n", a) # [ 0 1 2 3...# [ 0 1 2 3 4 5] print("aT.shape is", aT.shape) # (6,) print("aT.dim is", aT.ndim) # 1 即转置后向量没有变化...，对于涉及到该向量的矩阵计算会导致错误。...应用以下的代码： b = np.arange(6).reshape(1, 6) print("b = np.arange(6).reshape(1, 6) out:\n", b) # [[0 1 2

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Python中的向量化编程

在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...但是对于机器学习领域广为使用的python语言而言，并没有内置这样的功能，毕竟python是一门通用语言。好消息是，借助一些第三方库，我们也可以很容易的处理向量数值运算。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。...更多关于numpy向量化编程的指导，可以参考这本开源的在线书籍：From Python to Numpy )

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游戏开发中的进阶向量数学

游戏开发中的进阶向量数学飞机到飞机的距离远离原点以2D方式构建平面飞机的一些例子 3D碰撞检测更多信息飞机点积具有带有单位向量的另一个有趣的属性。...平面将整个空间分为正数（在平面上）和负数（在平面下），并且（与流行的看法相反），您还可以在2D中使用其数学运算：垂直于曲面的单位向量（因此，它们描述了曲面的方向）称为单位法向向量。...在3D中，这是完全相同的，除了平面是一个无限的表面（想象一个可以定向并固定到原点的无限的平纸）而不是一条线。到飞机的距离现在很清楚飞机是什么，让我们回到点积。...以2D方式构建平面平面显然不会从任何地方冒出来，因此必须进行构建。以2D方式构建它们很容易，可以从法线（单位矢量）和一个点，也可以从空间中的两个点完成。...通常可以通过将凹面多边形拆分为较小的凸面多边形，或使用诸如BSP（如今已不多使用）之类的技术来处理。 3D碰撞检测这是另外一个奖励，是对耐心和遵守本篇教程的奖励。这是另一个智慧。

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机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法

在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。...向量对向量求导，以分子布局为默认布局。如遇到其他文章中的求导结果和本文不同，请先确认使用的求导布局是否一样。另外，由于机器学习中向量或矩阵对标量求导的场景很少见，本系列不会单独讨论这两种求导过程。...用定义法求解标量对向量求导　　　　标量对向量求导，严格来说是实值函数对向量的求导。即定义实值函数$f: R^{n} \to R$,自变量$\mathbf{x}$是n维向量，而输出$y$是标量。...那么我们可以将实值函数对向量的每一个分量来求导，最后找到规律，得到求导的结果向量。　　　　...$\mathbf{A}$的$(i,j)$位置的值。

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MATLAB中SVM（支持向量机）的用法

如Label=[1; -1],nSV=[63; 67]，则标签为1的样本有63个支持向量，标签为-1的有67个。 -sv_coef: 表示每个支持向量在决策函数中的系数。...-d用来设置多项式核函数的最高此项次数，也就是公式中的d，默认值是3。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。...-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。 3）对于RBF核函数，有一个参数。...-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。 4）对于sigmoid核函数，有两个参数。...-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。 2.

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机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法

在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。...因此我们需要其他的一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导。　　　　本文的标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导使用分母布局。...\mathbf{x}})^Td\mathbf{x}$$ 　　　　从上次我们可以发现标量对向量的求导和它的向量微分有一个转置的关系。　　　　...比起定义法，我们现在不需要去对矩阵中的单个标量进行求导了。　　　　...微分法求导小结　　　　使用矩阵微分，可以在不对向量或矩阵中的某一元素单独求导再拼接，因此会比较方便，当然熟练使用的前提是对上面矩阵微分的性质，以及迹函数的性质熟练运用。

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Threejs入门之十九：Threejs中的向量

，我们先来复习下数学中的向量1.数学中的向量在数学中，向量（也称为矢量），指具有大小和方向的量。...在three.js中，长度总是从(0, 0)到(x, y)的 Euclidean distance（欧几里德距离，即直线距离），方向也是从(0, 0)到(x, y)的方向。....setScalar ( scalar : Float ) : 将该向量的x、y值同时设置为等于传入的scalar。 .setX ( x : Float ) : 将向量中的x值替换为x。....setY ( y : Float ) : 将向量中的y值替换为y。 .sub ( v : Vector2 ) : 从该向量减去向量v。...在three.js中，长度总是从(0, 0, 0)到(x, y, z)的 Euclidean distance（欧几里德距离，即直线距离），方向也是从(0, 0, 0)到(x, y, z)的方向。

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一文掌握sklearn中的支持向量机

前面两节已经介绍了线性SVC与非线性SVC的分类原理。本节将在理论的基础上，简单介绍下sklearn中的支持向量机是如何实现数据分类的。...因此线性不可分的线性支持向量机的学习问题变成如下凸二次规划问题（原始问题），即损失函数为其中，称为惩罚参数，值越大对误分类的惩罚越大。...况且，支持向量机中的决策结果仅仅决策边界的影响，而决策边界又仅仅受到参数和支持向量的影响，单纯地增加样本数量不仅会增加计算时间，可能还会增加无数对决策边界无影响的样本点。...因此在支持向量机中，要依赖调节样本均衡的参数：SVC类中的class_weight和接口fit中可以设定的sample_weight。...和np.meshgrid的用法 #一次性使用最大值和最小值来生成网格 #表示为[起始值：结束值：步长] #如果步长是复数，则其整数部分就是起始值和结束值之间创建的点的数量

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机器学习中的算法：支持向量机(SVM)基础

这里就不展开讲，作为一个结论就ok了，:) 上图被红色和蓝色的线圈出来的点就是所谓的支持向量(support vector)。 ? 上图就是一个对之前说的类别中的间隙的一个描述。...y不是+1就是-1），就可以得到支持向量的表达式为：y(wx + b) = 1，这样就可以更简单的将支持向量表示出来了。当支持向量确定下来的时候，分割函数就确定下来了，两个问题是等价的。...公式中蓝色的部分为在线性可分问题的基础上加上的惩罚函数部分，当xi在正确一边的时候，ε=0，R为全部的点的数目，C是一个由用户去指定的系数，表示对分错的点加入多少的惩罚，当C很大的时候，分错的点就会更少...这种处理方式不仅在SVM中会用到，在很多其他的分类中也是被广泛用到，从林教授（libsvm的作者）的结论来看，1 vs 1的方式要优于1 vs (N – 1)。...SVM避免overfitting，一种是调整之前说的惩罚函数中的C，另一种其实从式子上来看，min ||w||^2这个看起来是不是很眼熟？

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c++中vector向量几种情况的总结(1)

1.标准库vector类型 vector 是同一种类型的对象的集合，每个对象都有一个对应的整数索引值。标准库将负责管理与存储元素相关的内存。我们把 vector 称为容器，是因为它可以包含其他对象。...一个容器中的所有对象都必须是同一种类型的。用 vector之前，必须包含相应的头文件。...因此，我们可以定义保存 string 对象的 vector，或保存 int 值的 vector，又或是保存自定义的类类型对象vector。使用类模板时只需要简单了解类模板是如何定义的就可以了。...声明从类模板产生的某种类型的对象，需要提供附加信息，信息的种类取决于模板。...则以下几种都是成立的 vector k;//向量 vectorkk;//int指针的向量，以后再详细斟酌 vector*kkk;//vector向量指针 vector<int

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机器学习算法中的向量机算法（Python代码）

介绍掌握机器学习算法并不是一个不可能完成的事情。大多数的初学者都是从学习回归开始的。是因为回归易于学习和使用，但这能够解决我们全部的问题吗？当然不行！因为，你要学习的机器学习算法不仅仅只有回归！...在这个算法中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点（其中n是你拥有的是特征的数量），每个特征的值是特定坐标的值。...星形相对远离原点，导致z值较高。在SVM中，很容易就可以在这两个类之间建立线性超平面。但是，另一个需要解决的问题是，我们是否需要手动添加一个特征以获得超平面。...在Python中，scikit-learn是一个广泛使用的用于实现机器学习算法的库，SVM也可在scikit-learn库中使用并且遵循相同的结构（导入库，创建对象，拟合模型和预测）。...kernel：我们之间已经简单的讨论过了。在算法参数中，我们可以为kernel值提供各种内核选项，如“linear”，“rbf”，“poly”等（默认值为“rbf”）。

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NLP中的词向量对比：word2vecglovefastTextelmoGPTbert

目录一、文本表示和各词向量间的对比 1、文本表示哪些方法？ 2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？ 3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？...：elmo、GPT、bert 2、怎么从语言模型理解词向量？...的值对结果的影响并不是很大，原作者采用了 ? 。而 ? 时的结果要比 ? 时要更好。下面是 ? 时 ? 的函数图象，可以看出对于较小的 ? ，权值也较小。...最终学习得到的是两个词向量是 ? 和 ? ，因为 ? 是对称的（symmetric），所以从原理上讲 ? 和 ?...，是也是对称的，他们唯一的区别是初始化的值不一样，而导致最终的值不一样。所以这两者其实是等价的，都可以当成最终的结果来使用。但是为了提高鲁棒性，我们最终会选择两者之和 ?

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向量化与HashTrick在文本挖掘中预处理中的体现

前言在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...也就是说词向量是稀疏的。在实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。将文本做了词频统计后，我们一般会通过TF-IDF进行词特征值修订。...当然由于分布式计算框架的存在，其实一般我们不会出现内存不够的情况。因此，实际工作中我使用的都是特征向量化。参考： 1. 周志华《机器学习》 2.

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12支持向量机1从逻辑回归到SVMSVM的损失函数

“参考资料斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM 损失函数从逻辑回归到支持向量机为了描述支持向量机，事实上，我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机...相反地，如果我们有另一个样本，即 y=0。我们希望假设函数的输出值将趋近于 0，这对应于远小于 0，即 z 到了函数图像坐标轴的左边。...对于从逻辑回归中 y=1 修改而得到的 SVM 损失函数图像，称其为 ,对于从逻辑回归中 y=0 修改而得到的 SVM 损失函数图像，称其为 .这里的下标是指在代价函数中，对应的 y=1 和 y...因为人们在使用逻辑回归和支持向量机时遵循的规则不同，有些地方还需要修改，在上述式子中的损失部分和正则化部分都去掉项在逻辑回归中使用来平衡样本的损失函数项和正则化项，而在 SVM 中，...Note 最后有别于逻辑回归输出的概率。在这里，当最小化代价函数，获得参数 θ 时，支持向量机所做的是它来直接预测 y 的值等于 1，还是等于 0。所以学习参数 θ 就是支持向量机假设函数的形式。

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向量化与HashTrick在文本挖掘中预处理中的体现

，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...也就是说词向量是稀疏的。在实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。将文本做了词频统计后，我们一般会通过TF-IDF进行词特征值修订。...这样做的好处是，哈希后的特征仍然是一个无偏的估计，不会导致某些哈希位置的值过大。...当然由于分布式计算框架的存在，其实一般我们不会出现内存不够的情况。因此，实际工作中我使用的都是特征向量化。参考： 1. 周志华《机器学习》 2.

1.7K7 0

BERT中的词向量指南，非常的全面，非常的干货

在本教程中，我们将使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。...(我们将在另一个教程中重新讨论其他输入)。...对于我们的目的，单句输入只需要一系列的1，所以我们将为输入语句中的每个标记创建一个1向量。...token:", len(token_embeddings[0])) Number of tokens in sequence: 22 Number of layers per token: 12 从隐藏状态中构建词向量和句向量...为了确认这些向量的值实际上是上下文相关的，让我们看一下下面这句话的输出(如果你想试试这个，你必须从顶部运行这个例子，用下面的句子替换我们原来的句子)： print (text) After stealing

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盘点Vector类、Vector类向量中添加元素常用方法、Vector类向量中删除元素对象的常用方法

2.Vector类有4种构造方法第一种是构造方法创建一个默认的向量，它的默认大小为10： Vector() 第二种是构造方法创建指定大小的向量。...Vector(int size) 第三种构造方法创建指定大小的向量，并且增量用 incr 指定。增量表示向量每次增加的元素数目。...类向量中添加元素常用方法 1.void addElement(Object obj)在集合的末尾添加一个元素，不管它是什么类型都会把它的toString()返回值加进去。...2.boolean removeElement(Object obj)从向量中删除第一个出现的参数。...Vector类向量中删除元素对象的常用方法有removeAllElement( )删除集合中的所有元素，并将把大小设置为0、removeElement(Object obj)从向量中删除第一个出现的参数

1.6K4 0

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

向量也使用相同的方式集成：新向量在索引时缓冲到内存中。当超过索引缓冲区的大小或必须使更改可见时，这些内存中的缓冲区将被序列化为段的一部分。...Lucene 当前从没有删除的最大输入段创建 HNSW 图的副本，然后将来自其他段的向量添加到此 HNSW 图。...如果您执行文档更新以更新其向量和某些其他keyword字段，则并发搜索保证会看到向量字段的旧值和keyword字段的旧值 - 如果时间点视图是在更新之前创建的，或者是向量字段的新值和keyword字段的新值...（如果时间点视图是在更新之后创建的）。...与其他功能的兼容性由于向量存储与任何其他 Lucene 数据结构一样，因此许多功能与向量和向量搜索自动兼容，包括：聚合文档级安全性现场级安全索引排序通过脚本访问向量（例如，从 script_score

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