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MATLAB向量_向量法表示字符串

向量是只有一行元素数组,向量单个项通常称为元素。...Matlab向量索引1开始,而不是0开始。...由于向量是一维,所以第一个每次输出都是一 length():返回数组行列大小最大,对于向量,表示其长度 例如: 索引向量 通过在括号内输入零个(全部输出)或多个元素索引,可以单个或分组访问向量元素...可以通过以下两种方式任意一种访问向量元素: 使用数值向量和逻辑向量。 数值索引 通过在括号内输入零个或多个元素索引,可以单个或分组访问向量元素。...例如: 逻辑与(&)和逻辑或(|): 例子: find():可以用find()函数查找为true元素在一个逻辑向量索引 例如: sum()、min()、max()、round

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Python向量化编程

在Andrew Ng>课程,多次强调了使用向量形式进行编码,在深度学习课程,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python语言而言,并没有内置这样功能,毕竟python是一门通用语言。好消息是,借助一些第三方库,我们也可以很容易处理向量数值运算。...许多Numpy运算都是用C实现,相比Python循环,速度上有明显优势。所以采用向量化编程,而不是普通Python循环,最大优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套,采用向量代码显得更加简洁。...更多关于numpy向量化编程指导,可以参考这本开源在线书籍:From Python to Numpy )

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游戏开发向量数学

2D空间中特定位置被写为一对,例如。(4, 3) 注意 如果您是计算机图形学新手,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那样。...绘制一个原点指向该点箭头: 这是一个向量向量代表许多有用信息。 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。仅代表幅度称为标量。...机器人位置减去水箱位置即可得出水箱指向机器人向量。 提示 要找到一个向量指向A来B使用。B - A 单位向量 大小为向量1称为单位向量。它们有时也称为方向向量或法线。...但是,在3D,这还不够。我们还需要知道要旋转轴。通过计算当前朝向和目标方向叉积可以发现。所得垂直向量是旋转轴。

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游戏开发进阶向量数学

游戏开发进阶向量数学 飞机 到飞机距离 远离原点 以2D方式构建平面 飞机一些例子 3D碰撞检测 更多信息 飞机 点积具有带有单位向量另一个有趣属性。...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,这是完全相同,除了平面是一个无限表面(想象一个可以定向并固定到原点无限平纸)而不是一条线。 到飞机距离 现在很清楚飞机是什么,让我们回到点积。...基本上,N和D可以表示空间中任何平面,无论是2D还是3D(取决于N维数),并且两者数学公式相同。与以前相同,但是D是原点到平面的距离,沿N方向行进。...以2D方式构建平面 平面显然不会任何地方冒出来,因此必须进行构建。以2D方式构建它们很容易,可以法线(单位矢量)和一个点,也可以空间中两个点完成。

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PySparkhdfs获取向量文件并进行word2vec

前言背景:需要在pyspark上例行化word2vec,但是加载预训练向量是一个大问题,因此需要先上传到HDFS,然后通过代码再获取。...调研后发现pyspark虽然有自己word2vec方法,但是好像无法加载预训练txt词向量。...因此大致步骤应分为两步:1.hdfs获取向量文件2.对pyspark dataframe内数据做分词+向量处理1....获取向量文件开源向量文件很多,基本上都是key-value形式txt文档,以腾讯AI Lab向量为例。...分词+向量处理预训练词向量下发到每一个worker后,下一步就是对数据进行分词和获取向量,采用udf函数来实现以上操作:import pyspark.sql.functions as f# 定义分词以及向量

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机器学习矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法

在机器学习矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法,我们讨论了定义法求解矩阵向量求导方法,但是这个方法对于比较复杂求导式子,中间运算会很复杂,同时排列求导出结果也很麻烦。...因此我们需要其他一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量求导,以及标量对矩阵求导。     本文标量对向量求导,以及标量对矩阵求导使用分母布局。...\mathbf{x}})^Td\mathbf{x}$$     从上次我们可以发现标量对向量求导和它向量微分有一个转置关系。     ...比起定义法,我们现在不需要去对矩阵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某一元素单独求导再拼接,因此会比较方便,当然熟练使用前提是对上面矩阵微分性质,以及迹函数性质熟练运用。

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机器学习矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法

在机器学习矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局,我们讨论了向量矩阵求导9种定义与求导布局概念。...向量向量求导,以分子布局为默认布局。如遇到其他文章求导结果和本文不同,请先确认使用求导布局是否一样。另外,由于机器学习向量或矩阵对标量求导场景很少见,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,严格来说是实函数对向量求导。即定义实函数$f: R^{n} \to R$,自变量$\mathbf{x}$是n维向量,而输出$y$是标量。...那么我们可以将实函数对向量每一个分量来求导,最后找到规律,得到求导结果向量。     ...$\mathbf{A}$$(i,j)$位置

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MATLABSVM(支持向量机)用法

-totalSV: 表示支持向量总数。 -rho: 决策函数wx+b常数项相反数(-b)。 -Label: 表示数据集中类别的标签,比如二分类常见1和-1。...如Label=[1; -1],nSV=[63; 67],则标签为1样本有63个支持向量,标签为-1有67个。 -sv_coef: 表示每个支持向量在决策函数系数。...-SVs: 表示所有的支持向量,如果特征是n维,支持向量一共有m个,则为m x n稀疏矩阵。...-d用来设置多项式核函数最高此项次数,也就是公式d,默认是3。-g用来设置核函数gamma参数设置,也就是公式第一个r(gamma),默认是1/k(k是类别数)。...-g用来设置核函数gamma参数设置,也就是公式第一个r(gamma),默认是1/k(k是类别数)。-r用来设置核函数coef0,也就是公式第二个r,默认是0。 2.

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特征和特征向量解析解法--正交矩阵

正交矩阵是一类非常重要矩阵,其具有许多特殊性质和应用。在特征和特征向量解析解法,正交矩阵发挥着重要作用。本文将详细介绍正交矩阵定义、性质以及与特征和特征向量相关解析解法。...由于正交矩阵具有这些特殊性质,它们在特征和特征向量解析解法具有重要作用。 在特征和特征向量解析解法,我们可以利用正交矩阵特性来简化计算。...最后,将这些特征和特征向量组合起来,就得到了矩阵A特征和特征向量。 正交矩阵特性使得特征和特征向量计算更加简单和有效。...通过正交矩阵变换,我们可以将原始矩阵对角化,从而得到特征和特征向量解析解。这在许多领域中都有广泛应用,如物理学量子力学、工程学结构分析和控制系统设计等。...正交矩阵在特征和特征向量解析解法具有重要地位和作用。它们特殊性质使得特征和特征向量计算更加简化和有效,为我们理解矩阵性质和应用提供了有力工具。

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EMD、WMD、WRD:文本向量序列相似度计算

在NLP,我们经常要比较两个句子相似度,其标准方法是将句子编码为固定大小向量,然后用某种几何距离(欧氏距离、cos距离等)作为相似度。...这种方案相对来说比较简单,而且检索起来比较快速,一定程度上能满足工程需求 此外,还可以直接比较两个变长序列差异性,比如编辑距离,它通过动态规划找出两个字符串之间最优映射,然后算不匹配程度;现在我们还有...Word2Vec、BERT等工具,可以将文本序列转换为对应向量序列,所以也可以直接比较这两个向量序列差异,而不是先将向量序列弄成单个向量。...,q_{n'},而i推到j成本为d_{ij},求成本最低方案以及对应最低成本 这其实就是一个经典最优传输问题。...显然,d_{i,j}代表着第一个序列向量\boldsymbol{w}_1与第二个序列向量\boldsymbol{w}_j'某种差异性,简单起见我们可以用欧式距离\Vert \boldsymbol{

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Elasticsearch向量检索演进与变革:基础到应用

Elasticsearch向量检索演进与变革:基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统核心组件。...在 Elasticsearch 5.x 版本,Elastic 爱好者们开始尝试通过插件和基本数学运算实现简单向量检索功能。...最初插件和基本运算,到后来官方支持和集成,这一阶段为 Elasticsearch 在向量检索方面的进一步创新和优化奠定了坚实基础。...右往左看是检索,先将检索语句转化为向量特征表示,然后借助 K 近邻检索算法(在 Elasticsearch 借助 Knn search 实现),获取相似的结果。...6.小结 Elasticsearch 向量检索最初简单实现发展到现在高效、多功能解决方案,反映了现代搜索和推荐系统需求和挑战。

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特征和特征向量解析解法--带有重复特征矩阵

当一个矩阵具有重复特征时,意味着存在多个线性无关特征向量对应于相同特征。这种情况下,我们称矩阵具有重复特征。...考虑一个n×n矩阵A,假设它有一个重复特征λ,即λ是特征方程det(A-λI) = 0多重根。我们需要找到与特征λ相关特征向量。...首先,我们计算特征λ代数重数,它表示特征λ在特征方程中出现次数。设代数重数为m,即λ在特征方程中出现m次。 接下来,我们需要找到m个线性无关特征向量对应于特征λ。...当矩阵具有重复特征时,我们需要找到与特征相关线性无关特征向量。对于代数重数为1特征,只需要求解一个线性方程组即可获得唯一特征向量。...对于代数重数大于1特征,我们需要进一步寻找额外线性无关特征向量,可以利用线性方程组解空间性质或特征向量正交性质来构造这些特征向量。这样,我们就可以完整地描述带有重复特征矩阵特征向量

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