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机器学习 学习笔记(15) 主成分分析

在高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,被称为数灾难。 缓解数灾难的一个重要途径是降,亦称为数约简,即通过某种数学变换将原始高属性空间转变为一个子空间。在这个子空间中样本密度大幅提高,距离计算也更为容易。 MDS算法描述:输:距离矩阵?,其元素?为样本?到?的距离。空间数?过程:根据?,?,?分别计算出?,?,?           根据? ,每行是一个样本的坐标一般来说,想要获得子空间,最简单的是对原始高空间进行线性变换。基于线性变换来进行降的方法称为线性降方法。 与样本的均值向量即可通过简单的向量减法和矩阵-向量乘法将新样本投影至空间中。显然,空间与原始高空间必有不同,因为对应于最小的?

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式系统降功耗的设计技术

电源通常被认为是整个式系统的“心脏”,绝大多数电子设备50%~80%的节能潜力在于电源系统。研制开发新型开关电源是节能的主要举措之一。 4、利用“节电”工作方式许多器件都有功耗的“节电”方式,如微处理器的闲置、掉电工作方式,存储器的持工作、ADC和DAC的节能工作方式等,因此设计时充分利用其“节电”方式为达到节电的效果。 因此,多余的非门、与非门的输端应接电平,多余的与门、或门的输端应接高电平。 由于便携式式系统的设计需要考虑尺寸、重量、成本、电池种类、转换效率(电池工作时)等诸多因素,不同产品对以上指标的要求会有不同的侧重。 因此,很难研制出一种电源芯片适应所有产品的需求,式系统的多样化导致了电源芯片的多样化。拓展学习:STM32功耗模式下GPIO如何配置最节能?

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    ICLR2021 | 推荐系统中可学习的

    size),这篇文章通过可学习的剪枝操作为每个特征分配不同的度。? ----简介基于的表示学习(embedding-based representation learning)方法广泛应用于推荐模型中,它将原始的高稀疏特征映射为的稠密向量。 (特征表占据了推荐模型中最大比例的存储成本,一般在表的参数量占据整个推荐模型的以上。)其次,相同的特征度可能很难处理不同特征之间的异质性。 然后对于, 基于的推荐模型通过以下公式生成相应的向量: 其中是第i个特征域的矩阵,表示这个特征域共包含多少特征,表示度。 为了解决这个问题,作者提出了一个新的想法,在 上强制执行列稀疏,它等价地缩小了度。?如图1所示, 中的第一个值被剪裁并设置为零,从而导致一个 的大小。

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    机器学习门 7-5 高数据映射为数据

    虽然我们求出了这些主成分代表的坐标轴的方向,但是这些数据集本身依然是n数据,并没有进行降的操作。在这一小节,我们主要来介绍如何利用pca方法将原有的高数据向数据进行映射。 一高数据向数据映射?我们此时有一个m行n列的样本矩阵X,此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。 至此就完成了将m个样本从高n映射到k的操作。 二数据映射回高数据?在第一个部分介绍了如何将高的样本数据映射到的样本数据。选定了k个主成分,最终得到的样本矩阵Xk是k行n列。 首先通过主成分分析法得到Wk矩阵,然后通过样本矩阵X与Wk矩阵的转置的乘法操作,就可以从高数据向数据的映射Xk;当然得到的Xk与Wk相乘得到的就是从数据映射到高数据Xm,当然虽然Xm和X的形状相同 通过最后的图示可以看出,inverse将数据恢复到高数据和原来的样本度是不一样的,也就是说在我们在降的过程中肯定失去了一些信息,当然失去的这些信息不能被恢复回来,恢复回来的数据只不过在高的空间里表达这些的样本而已

    1.1K30

    思想通过深度学习技术将图中的节点(或边)映射为向量空间中的点,进而可以对向量空间中的点进行聚类、分类等处理图卷积网络(Graph Convolutional Network)诞生? 池化2卷积过程将节点信号大小转化到信号领域进行矩阵分解再转回来 输: ? GCN的输 输出: ? 公式1 ? 公式2 ? 结果目标 ?

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    Pug

    普通变量直接- var title = On Dogs: Mans Best Friend;- var author = enlore;- var theGreat = 转义! <span>Js表达式- var msg = not my inside voice;p This is #{msg.toUpperCase()} 等价于-->This is NOT MY INSIDE VOICE字符串,不转义- var riskyBusiness = 我希望通过外籍教师 Peter 找一位英语笔友。

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    Nebula3WPF

    BuildWindowCore转的hwndParent做为DisplayDevice的父窗口句柄.BuildWindowCore在MSDN里有个说明: The child window will be 要不然所有的输消息都没法在InputServer中得到处理.键盘消息的处理比较麻烦. 看看是不是应该切换焦点, 还是重写HwndHost的函数来处理.

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    pyqtgraphpyqt

    反正pyqtgraph和pyqt就是一家,兼容很好,而且可以完美的方式也很简单。1:首先在ui上面加一个Layout,比如verticalLayout?这个红的就是了。

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    式SQL

    SQL还可以作为一种数据子语言某些主语言中,SQL可以到C、C++中使用、称之为式SQL,简称(ESQL)。 主要区别交互式SQL:select sname, sage from student where sname=xy;式SQL: 以宿主语言C语言为例, exec sql select sname, 游标语句的使用在方式下,SQL的变量是集合型的,而主变量则是标量型的,因此SQL变量不能直接供主程序使用,而需要有一种机制将SQL变量中的集合量逐个去除送主变量内,在提供主程序使用,提供此种机制的方法是在

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    Word2Vec

    什么是词(Word Embedding)⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。在这套系统中,词是表义的基本单元。顾名思义,词向量是⽤来表⽰词的向量,也可被认为是词的特征向量或表征。 **把词映射为实数域向量的技术也叫词⼊(word embedding)。**近年来,词⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。 4.2 Word2Vec谷歌2013年提出的Word2Vec是目前最常用的词模型之一。 Softmax),使用Huffman Tree来编码输出层的词典,相当于平铺到各个叶子节点上,瞬间把度降到了树的深度,可以看如下图所示。 词为何不采用one-hot向量虽然one-hot词向量构造起来很容易,但通常并不是⼀个好选择。⼀个主要的原因是,one-hot词向量⽆法准确表达不同词之间的相似度,如我们常常使⽤的余弦相似度。

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    pyecharts PyQt5

    中华人民共和国各省人口数(第6次人口普查), populations, china) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title=pyecharts QFrame(self) self.mainhboxLayout.addWidget(self.frame) self.hboxLayout = QHBoxLayout(self.frame) #网页

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    图解BiDAF中的单词、字符和上下文(附链接)

    矩阵的高度采用d1预设值,等于GloVe的向量度,可以是50、100、200或300.下图描述了Context的单词步骤:? 字符使用一卷积神经网络(One-Dimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN)研究单词中的字符构成来寻找单词的数字表示。 根据你对英语的了解,前缀“mis”通常表示“错误”的意思,这会使你推断“misunderestimate”是指“mistakenly underestimate”,错误谷某事的意思。 当我们仅依赖于单词和字符时,一对同音词,例如“tear”(眼睛中的水状排泄物)和“tear”(裂缝)将被赋予完全相同的向量表示,尽管实际上它们是不同的单词,这可能会混淆我们的模型并降其准确性。 d1:单词步骤的度(GloVe)。d2:字符步骤的度。d:通过垂直联结单词和字符而获得的矩阵度,d=d1+d2。H:上下文步骤输出的Context矩阵,尺寸为2d-by-T。

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    从0到1详解推荐系统中的方法,原理、算法到应用都讲明白了

    方法有很强的数学背景,在数学领域大量采用,几何学中有所谓的存在定理,像PCA分析本质上是一种高空间到空间的。 可以说从高空间到空间的任何一种映射其实就是一种。在这里,我给方法一个很形式化的数学定义,让读者更好理解。假设 ? 通过,我们可以在更度解决问题,人类的大脑是比较善于处理(三以下)问题的,对高问题更难理解,所以方法也是一类方便我们理解和认知的方法。为什么方法有效呢? 除了方便人类理解外,通过我们至少可以获得如下价值: 1.空间再处理,可以减少数据存储与计算成本(高空间有数灾难); 2.空间,虽有部分信息损耗,但是这样反而可能提升模型的泛化能力 ,主要目的是将词向量空间,可以捕获词上下文之间的关系。

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    机器学习(33)之局部线性(LLE)【降】总结

    关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】:排名第一【机器学习】:排名第一【Python】:排名第三【算法】:排名第四前言局部线性(Locally Linear Embedding,简称LLE)也是非常重要的降方法 现在得到了高的权重系数,希望这些权重系数对应的线性关系在降后的一样得到保持。假设n样本集{x1,x2,...,xm}在的d度对应投影为{y1,y2,... 可以看到这个式子和在高的损失函数几乎相同,唯一的区别是高的式子中,高数据已知,目标是求最小值对应的权重系数W,而我们在是权重系数W已知,求对应的数据。 为了得到标准化的数据,一般也会加约束条件如下:?首先将目标损失函数矩阵化:?如果令M=(I−W)^T(I−W),则优化函数转变为最小化下式:J(Y)=tr(Y^TMY),tr为迹函数。 具体过程如下:输:样本集D={x1,x2,...

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    Android二码功能实现,在程序内ZXing项目

    最近二码真是越来越火了,随便电视上、网络上、商场里,到处都是二码。 而内码扫描功能的软件也越来越多,QQ、微信、UC浏览器等等应用都可以对着二码扫一扫,感觉我们自己的应用里不加上二码扫描功能,都跟不上时代潮流了。 所以今天我就将带着大家一起,在我们自己的程序里加码扫描的功能。不过,二码功能如果真要做起来还是非常复杂的,从零开始实现不太现实,比较好的做法就是借助现有的开源项目。 虽说网上已经有现成的开源项目了,不过关于ZXing的文档和教程好像还比较少,因此还是有不少朋友并不知道在项目中该如何引ZXing的,这里我就带着大家一步步地实现,相信每个人在看完本篇文章后都可以在自己的项目中实现二码扫描功能 另外,经过我的测试,在ZXing项目中直接导core-2.2的Jar包是无法正常运行的,所以我们只能通过将core-2.2的源码加到ZXing项目中来实现。

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    独家 | 图解BiDAF中的单词、字符和上下文(附链接)

    矩阵的高度采用d1预设值,等于GloVe的向量度,可以是50、100、200或300.下图描述了Context的单词步骤:? 字符使用一卷积神经网络(One-Dimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN)研究单词中的字符构成来寻找单词的数字表示。 根据你对英语的了解,前缀“mis”通常表示“错误”的意思,这会使你推断“misunderestimate”是指“mistakenly underestimate”,错误谷某事的意思。 当我们仅依赖于单词和字符时,一对同音词,例如“tear”(眼睛中的水状排泄物)和“tear”(裂缝)将被赋予完全相同的向量表示,尽管实际上它们是不同的单词,这可能会混淆我们的模型并降其准确性。 d1:单词步骤的度(GloVe)。d2:字符步骤的度。d:通过垂直联结单词和字符而获得的矩阵度,d=d1+d2。H:上下文步骤输出的Context矩阵,尺寸为2d-by-T。

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    PyQt QTableViewQComboBox

    关联文章:PyQt QTableViewQCheckBox   在Qt里,在QTableView中QComboBox真的很方便,只要实现一个QItemDelegate就可以了;QComboBox

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    HTML5-内容

    下述内容主要讲述了《HTML5权威指南》第15章关于“内容”。 一、图像img元素允许我们在HTML文档里图像。图像在HTML标记处理完毕后才加载!! 二、 名一张HTML文档iframe元素允许我们在现有的HTML文档中另一张文档。示例:使用iframe元素 ? 示例:视频 Sorry! meter元素的显示可以分为三个部分:过、过高和最佳。 low属性设置一个值,在它之下的所有值都被认为是过;high属性设置一个值,在它之上的所有值都被认为是过高;optimum属性则指定了“最佳”的值。

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    式之GPS

    式系统上实现GPS全球定位功能GPS(Global Positioning System)即全球定位系统,是由美国建立的一个卫星导航定位系统,利用该系统,用户可以在全球范围内实现全天候、连续、实时的三导航定位和测速 本文着眼于在式linux系统上GPS功能的实现和研究。 www.cnblogs.comcsMapxarchive201111022232663.html1.1 ARM+linux串口编程介绍其实编写GPS数据解析程序就是ARM+linux串口编程,串口编程是式应用程序开发中最基础也是最重要的部分

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    与NLP

    学习目标目标 了解词的优势掌握词的训练gensim库的使用应用 无在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词 每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系 例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为04.2.2 词定义:指把一个数为所有词的数量的高空间到一个得多的连续向量空间中,每个单词或词组被映射为实数域上的向量 注:这个数通常不定,不同实现算法指定度都不一样,通常在30~500之间。 2013年,谷歌托马斯·米科洛(Tomas Mikolov)领导的团队发明了一套工具word2vec来进行词。 window:是词向量训练时的上下文扫描窗口大小,窗口为5就是考虑前5个词和后5个词min-count:设置最频率,默认是5,如果一个词语在文档中出现的次数小于5,那么就会丢弃方法: inp:分词后的文本

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