MATLAB作为一种特殊的编程语言，其在循环的优化上并不是特别出色，但在矩阵化运算（也称矢量化运算）上具有较其他编程语言不可比拟的优势。...为了比较在matlab中for循环与向量化运算的差别，在此做一个小实验，实验过程如下： 在matlab中计算1000到10000大小的矩阵相乘，为了节约时间，以500为矩阵大小的步长。...下图不同矩阵大小与计算所花时间的关系图，以及不同矩阵大小与for循环所花时间和向量化计算时间之比： 图1. 不同矩阵大小与计算所花时间 图2....不同矩阵大小与for循环所花时间和向量化计算时间之比 从图中不难发现，在MATLAB中矢量化计算比for循环计算显著的优势，尤其时当矩阵尺度较大时，矢量化计算的优势越明显。...*B; tfv(u) = toc; end tf(k) = mean(tft); tv(k) = mean(tfv);end% 绘制图像plot(N,tf,'r.
在这篇文章中，我将展示两种使用 GBM 模拟价格路径的方法： 使用 for 循环迭代价格路径的数量和每个路径中的时间步数 向量化，我们一次对整个向量或矩阵进行操作 基于循环的 GBM 模拟 for 下面是在嵌套循环中运行...GBM 模拟的矢量化方法 R 中的许多操作都是矢量化的——这意味着操作可以在后台并行发生，或者至少可以使用用 C 编写的、对用户隐藏的紧密循环运行得更快。 向量化的经典例子是两个向量的元素相加。...z\[i\] <- x\[i\] + y\[i\] } z 通过矢量化，我们可以简单地做到： z <- x + y z R 中的许多操作都是矢量化的——事实上，R 的设计就是考虑到这一点。...让我们在我们的 GBM 模拟中对一个操作进行矢量化来演示。 不像我们在循环版本中那样为每天的每个模拟生成一个新的随机数，我们将在一开始就生成一个包含整个模拟所需的所有随机数的矩阵。...这就是下面代码中的矩阵 epsilon 。 然后，我们可以在单个操作 中 将该矩阵转换 nsim * t 为具有我们所需参数的 GBM 的实现。
p=23287 最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。...一个非负的无限矩阵可以有零或负的行列式。在许多贝叶斯的应用中，我们希望使用精确矩阵而不是协方差矩阵。...Dynamic Conditional Correlation: 一类简单的多变量广义自回归条件异方差模型"。从摘要中可以看出："这些（模型）具有单变量GARCH模型的灵活性，加上参数化的相关模型"。...由于这种对角线与非对角线的分离，我们实际上可以处理许多变量，与 "第一代 "类模型非常不同。我认为，这是该模型被接受和流行的主要原因。 现在我们进行估计。 使用R进行估算 让我们得到一些数据。...(spec,ret[,i]) 现在，一旦我们有了 ，我们就能够创建基于CCC和DCC的协方差矩阵。
，支持矢量化操作和广播运算。...数值计算、线性代数、统计分析等通用函数 Universal Functions (ufunc) 快速的元素级数组函数，对数组中的元素逐个进行操作，支持矢量化运算。...处理形状不同的数组、矩阵运算等线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算的函数，如矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...data 数组的缓冲区，包含数组的实际元素。 创建数组当使用NumPy库处理数据时，有多种方法可以创建数组。...numpy.array() 从列表、元组或其他数组对象创建一个NumPy数组。
ndarray (N-dimensional array) 多维数组对象，用于存储同类型的元素，支持矢量化操作和广播运算。...数值计算、线性代数、统计分析等 通用函数 Universal Functions (ufunc) 快速的元素级数组函数，对数组中的元素逐个进行操作，支持矢量化运算。...处理形状不同的数组、矩阵运算等 线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算的函数，如矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...创建数组 当使用NumPy库处理数据时，有多种方法可以创建数组。...下面是一些常用的方法，并以Markdown表格的形式列出它们的名称和说明： 名称 说明 numpy.array() 从列表、元组或其他数组对象创建一个NumPy数组。
该操作使用SIMD优化的哈希表数据结构，而不是传统的哈希表。 数据库从联接的左侧和右侧确定匹配的行，并使用矢量化技术将它们发送回父SQL运算符。...内存中矢量化连接可能会利用内存中的功能，例如： 加入群组 如果声明了连接组，则使用深度矢量化的连接处理可能会明显更快。 IM 动态扫描 使用轻量级线程在扫描运算符中进一步并行化连接处理。...您可以使用 SQL Monitor 来确定查询是否使用矢量化联接。在“SQL Monitor”报告中，单击“Information”列中“HASH JOIN”操作旁边的双筒望远镜图标。...5、In-Memory 矢量化连接示例 此示例说明了哈希联接如何从深度矢量化中受益。...5.在浏览器中打开“SQL Monitor”报告。 6.在报表的“详细信息（Details）”部分中，找到“HASH JOIN”操作，然后单击“双筒望远镜”图标。
在1950年代后期，Hans Peter Luhn发表了一篇标题为 The automatic creation of literature abstracts(自动创建文章摘要）的论文，使用词语频率、...抽取式文档摘要(Extractive Summarization)：这类方法从文档中抽取短语、句子等片段，将这些片段组合在一起形成文档摘要。因此从文档中抽取出正确的句子是这类方法的关键。...生成式文档摘要(Abstractive Summarization)：这种方法使用高阶的自然语言处理技术去生成一篇全新的摘要，摘要的内容甚至没有出现在原始文档中。...我们将运用TextRank算法，从抓取的文章集合中构造一篇简洁准确的摘要。 需要注意的是，这项任务是从多篇相同领域文章中得到一篇摘要。...()) for r in clean_sentences] 通过我们上面创建的词向量字典，clean_sentences将被用来构建句子的向量表示。
根据研究设计和随时间变化的暴露信息，需要以不同的方式将这个n×（L −'0 + 1）矩阵组合在一起。 在第一个示例中，我为数据框药物中的试验数据建立了暴露历史记录矩阵。...前七个滞后（0–6）对应于上周的暴露，而滞后7–13对应于第三周，依此类推。在第二个示例中，我使用以5年为间隔的暴露量分布图来嵌套数据框的暴露量历史矩阵。...点击标题查阅往期内容 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 01 02 03 04 更为复杂的DLNM 在第二个示例中，我使用嵌套的数据集来评估长期暴露于职业病中如何影响癌症发生的风险...扩展预测 之前获得的预测结果是在直接指定的曝露和滞后值的网格上计算的。 我们也可以计算新的效果摘要，在给定暴露曲线的情况下生成暴露历史矩阵。...首先，我创建每日暴露资料： > expdrug <- rep(c(10,50,0,20),c(2,1,1,2)*7) 现在可以沿暴露曲线顺序来创建所有时间点的暴露历史矩阵： > nhist <- exphi
一、数组和标量之间的运算 数组与标量之间的运算采用的是矢量化运算，它可以使我们不用编写循环函数就可以对每个元素进行运算，它的运算是元素级的。这种运算同R一样。...numpy中矩阵的乘法不能采用*，*指的是不同数组中对应元素的乘积，这点同R是一致的。...矩阵创建语法：numpy.matrix(data,dtype,copy) data为ndarray对象或字符形式。...x = np.matrix(data2) #数组转换为矩阵 y = np.matrix('1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 9 ') #创建Matlab风格的矩阵 矩阵运算基本函数...Numpy中矩阵对象（matrix）
欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第三集，讲解与向量、矩阵等相关的概念，以及在机器学习中的运作机理。...比向量大一点的范畴是矩阵，矩阵是由数字组成的矩形数组，向量则是矩阵中的一行或者一列，因此矩阵中的每一行都可以代表一个不同的数据点，相应的每一列数值则是该数据点的各个特征值。...你可以把一个包括朋友，朋友的朋友，朋友的朋友的朋友的社会关系谱用一个高阶向量来表示。 张量的迁移运用 基于此谷歌建立了一个库叫做TensorFlow。你可以利用它创建一个计算图谱。...机器学习中的矢量化 有没有Python程序库可以实现这个？你一定会爱上NumPy的！矢量化实质就是一个矩阵操作，我一行代码就能搞定。...我们可以用其中任意一个向量来归一化它的单位向量，然后用它来计算距离、计算向量之间的距离。对于显示给用户推荐是非常有用的，这两个术语也正在被使用在规范化的过程中。
TLDR：只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数，我们就可以大大减少运行时间。 我模拟了模型的数据： ?...前者使用对数后验编码作为向量化R函数。后者使用C ++（log\_post.cpp）中的log-posterior编码，并使用Rcpp编译成R函数。...Armadillo库对C ++中的矩阵和向量类很有用。 ---- 因此，在每次迭代中，提出了系数向量。下面用红线表示链，表示生成数据的参数值。...平均接受概率在采样运行中收敛到约20％。 那么Rcpp实现与R实现相比如何呢？Rcpp的运行时间明显较低。...当log-posterior被编码为矢量化R函数时，采样器相对于Rcpp实现运行速度大约慢7倍（样本大小为100）。下图显示了样本大小为100到5000的相对运行时间，增量为500。
p=18700 最近我们被客户要求撰写关于DLM和DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。...根据研究设计和随时间变化的暴露信息，需要以不同的方式将这个n×（L −'0 + 1）矩阵组合在一起。 在第一个示例中，我为数据框药物中的试验数据建立了暴露历史记录矩阵。...前七个滞后（0–6）对应于上周的暴露，而滞后7–13对应于第三周，依此类推。在第二个示例中，我使用以5年为间隔的暴露量分布图来嵌套数据框的暴露量历史矩阵。...扩展预测 之前获得的预测结果是在直接指定的曝露和滞后值的网格上计算的。 我们也可以计算新的效果摘要，在给定暴露曲线的情况下生成暴露历史矩阵。...首先，我创建每日暴露资料： > expdrug <- rep(c(10,50,0,20),c(2,1,1,2)*7) 现在可以沿暴露曲线顺序来创建所有时间点的暴露历史矩阵： > nhist <- exphi
在本报告中，我们专门针对NVIDIA GPU Tensor Core，这是用于矩阵乘累加（MMA）操作的专用单元，其吞吐量通常是普通CUDA核心的3-4倍。...这可以在许多方面有所帮助，例如快速内存缓冲区的创建和放置、loop-tiling、unroll-jam、矢量化、并行循环的检测以及同步barriers的放置等。...第一级的tiling映射到不同的线程块，每个线程块将矩阵A和B中的tile块从global memoey复制到shared memory，从而防止多次访问高延迟的global memory。...我们仅为矩阵A和B创建shared memory缓冲区 。...最后，我们考虑 形式的 matmul（所有三个矩阵都存储在行优先布局中）。我们使用WMMA指令 的版本并将问题规模限制为从1024到16384的平方大小，步长为256。
https://github.com/lukewhyte/textpack 将讨论的主题： 使用TF-IDF和N-Grams构建文档术语矩阵 使用余弦相似度计算字符串之间的接近度 使用哈希表将发现转换为电子表格中的...第一步：使用TF-IDF和N-Grams构建文档术语矩阵 在这里面临的最大挑战是，专栏中的每个条目都需要与其他条目进行比较。因此，一张400,000行的纸张需要400,000²的计算。...第10行从legal_name数据集的列中提取唯一值，并将它们放在一维NumPy数组中。 在第14行，编写了用于构建5个字符N-Grams的函数。使用正则表达式过滤掉一些字符。...第20行传递ngrams_analyzer给将用于构建矩阵的TF-IDF矢量化器。 最后在第23行，构建了文档术语矩阵。...矢量化Panda 最后，可以在Pandas中使用矢量化功能，将每个legal_name值映射到GroupDataFrame中的新列并导出新的CSV。
但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？...在使用 Pandas DataFrame 时，这种差异将变得更加显著。 数学运算 在数据科学中，在使用 Pandas DataFrame 时，开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。...If-else 语句 我们实现了很多需要我们使用“If-else”类型逻辑的操作。我们可以轻松地将这些逻辑替换为 python 中的矢量化操作。...让我们看下面的例子来更好地理解它（我们将使用我们在用例 2 中创建的 DataFrame）： 想象一下，我们要根据现有列“a”上的某些条件创建一个新列“e” ## 使用循环 import time start...与 Python 中的循环相比，它快 165 倍。 结论 python 中的矢量化速度非常快，无论何时我们处理非常大的数据集，都应该优先于循环。
本文将带你尝试，不使用文本复杂的矩阵转换将文本分类。本文是对3种方法的综合描述和比较，这些方法被用来对下面这些数据的文本进行分类。完整的代码可以在下面链接找到。...矢量化SVM和NBC SVM是关于在n维空间（n指向特征）创建不同类之间的最优超平面以支持矢量。...Tf-idf矢量化 如果你认为一个词袋的表示法只是计算每个文档中唯一单词的实例。那么你还是没有抓住重点。...Scikit Learn的特征提取库提供了Tf-Idf函数来完成这个任务，对某个句子中的所有单词进行二次加权，并创建一个修改后的词袋。 ANN的矢量化 简单的词袋就足够了，复杂性会进一步下降。...深度学习解决方案的原理是加深对句子的理解，也就是加强我们从句子中创建的向量和映射的情感之间的联系。我们希望机器排列单词理解并引导句子传达有意义的情感。
你可以从 R 官方网站（https://www.r-project.org/）下载并安装适合你操作系统的版本。...当使用summary()时，R会报告随机效应的方差和可信区间，但不会报告效应大小。...通过指定family=来选择正确的分布。 （四）计算95%可信区间 可以使用interval(mcmc())来绘制或报告模型的可信区间，而无需直接从摘要中提取数字。...在这种情况下，我们使用一个3x3的方差矩阵，因为有三种类型的响应。 如果只是在R控制台中运行prior4，应该能够更轻松地可视化残差先验的矩阵。...现在，当我们打印摘要时可以看到，已经为所有三种到达测量方式估计了残差方差，这是一个成功的结果。 最后，除了使用方差矩阵，还可以使用协方差矩阵，将idh()替换为us()。
，快速、节省空间 矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算 线性代数、随机数生成 ndarray，N维数组对象（矩阵） 所有元素必须是相同类型 ndim属性，维度个数 shape...0，有时返回的是未初始的随机值 创建ndarray np.arange() 类似 range() 注意是 arange。...数据类型 dtype, 类型名+位数，如 float64, int32 转换数组类型 - astype 矢量化 矢量运算，相同大小的数组键间的运算应用在元素上 矢量和标量运算，“广播”— 将标量...“广播”到各个元素 索引与切片 一维数组的索引与Python的列表索引功能相似 多维数组的索引 arr[r1:r2, c1:c2] arr[1,1] 等价 arr[1][1]...条件索引 布尔值多维数组 arr[condition] condition可以是多个条件组合 注意，多个条件组合要使用 & |，而不是and or ?
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...【DL笔记2】矢量化技巧&Logistic Regression的算法解析 一、神经网络中的矢量化技巧 就一句话： ❝「只要阔能，就不要使用显示for循环（explicit for-loop），而是尽可能采用矢量化技术...而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。...有关python的传播机制、numpy的典型使用以及for-loop和vectorization运算时间的对比，可以参见我的另一篇文章：Python的矩阵传播机制&矩阵运算——消灭for循环！...numpy的矩阵求和） 搞定，一次迭代中，一个for也没有用。
设置 首先，我们需要创建在此处使用的数据。...在这里，我们可以只使用样本大小 (N)、模型矩阵中的列数 (K)、目标变量 (y) 和模型矩阵 (X)。 # 为stan输入创建数据列表对象 dat = list 接下来是 Stan 代码。...# 使用语法创建模型对象 stanmodelcode = " data { // 数据块 int N; // 样本大小 int K; // 模型矩阵的尺寸...在 Stan 中，在一个块中声明的所有内容都可用于后续块，但在一个块中声明的内容不会在更早的块中使用，例如声明 N 和 K, 然后可以随后使用，就像我们指定模型矩阵的维度一样 X。...但是，如果您使用的是 R，那么首先在 R 中执行这些操作并将它们包含在数据列表中。您还可以在此处声明任何未建模的参数，例如您希望固定为某个值的参数。 要估计的主要感兴趣的参数位于参数块中。
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