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向量问题的算法

向量问题的算法是一种处理向量数据的算法，它们在计算机科学和数学中有广泛的应用。向量问题的算法可以分为以下几类：

向量相似度计算：这类算法用于计算两个向量之间的相似度，常用的算法有余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。
向量搜索：这类算法用于在大量向量中查找与给定向量最相似的向量，常用的算法有暴力搜索、哈希搜索、近似最近邻搜索等。
向量聚类：这类算法用于将相似的向量分组，常用的算法有K-means、DBSCAN、层次聚类等。
向量分类：这类算法用于将向量分为不同的类别，常用的算法有支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。
向量压缩：这类算法用于压缩向量的大小，常用的算法有主成分分析、自编码器等。

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支持向量机算法

接下来，我们就可以用最大间隔法来解决线性可分支持向量机中确定w和b的问题了。...目前，我们的问题集中在如何解上面的式子上。为了解决上面这个问题，我们引入了对偶算法。对偶算法对偶算法是应用拉格朗日对偶性，通过求解对偶问题得到原始问题的最优解。...由于实现以及求解算法和线性可分支持向量机类似，故这里不再阐述。具体细节可参考李航的《统计学习方法》中7.2一节的精彩讲解。...非线性支持向量机以上，我们解决了线性可分条件下的支持向量机算法，现在，我们看非线性。...以上对支持向量机的几种不同模型进行了简单介绍，我们重点掌握的是间隔最大化算法，以及核技巧的概念。祝玩得开心！

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淘宝搜索的向量召回算法MGDSPR

概述前面已经介绍了多个搜索召回中的向量召回算法，如Facebook的EBR，Que2Search，京东的DPSR。...基于词匹配的方式无法加入个性化的特征，因此在召回匹配的过程中无法进行个性化的操作。多模态特征的融合。这一点与个性化类似。前面介绍到的基于向量召回的召回算法能够很好的解决上述提到的问题。...淘宝在2021年也提出了对应的向量召回算法MGDSPR（Multi-Grained Deep Semantic Product Retrieval）[1]。...在MGDSPR中着重要解决的问题是如何优化相关性的问题，这一点在其他的文章中很少提及，但是搜索中的相关性问题对于向量召回来说是避不开的一个问题，而且是一个较难解决的一个问题。 2....相关性控制模块在搜索系统的向量召回中，存在很大的相关性的问题，尽管在模型上已经对query进行多粒度的建模，但是对于电商系统来说，还存在着品牌，型号，类目，颜色等更细粒度的相关性，为了能对系统具有更好的相关性控制能力

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支持向量机(SVM)算法

被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法 2 ....机器学习的一般框架：训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树，KNN）=>得到结果 3 . 介绍： 3.1 例子： ? 两类？哪条线最好？...3.1.3 对于任何测试（要归类的）实例，带入以上公式，得出的符号是正还是负决定 3.1.4 特点训练好的模型的算法复杂度是由支持向量的个数决定的，而不是由数据的维度决定的。...数据集在空间中对应的向量不可被一个超平面区分开 3.2.1 两个步骤来解决：利用一个非线性的映射把原数据集中的向量点转化到一个更高维度的空间中在这个高维度的空间中找一个线性的超平面来根据线性可分的情况处理...3.2.2 核方法 3.2.2.1 动机在线性SVM中转化为最优化问题时求解的公式计算都是以内积(dot product)的形式出现的，就是把训练集中的向量点转化到高维的非线性映射函数，因为内积的算法复杂度非常大

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AI - 支持向量机算法

概念支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。...这种方法使得SVM成为一个实质上的非线性分类器。无论是线性还是非线性的情况，SVM的求解过程最终都转化为一个凸二次规划问题。...这是因为SVM的目标函数是一个凸函数，可以通过求解凸优化问题来找到全局最优解。由于其坚实的理论基础和良好的泛化能力，SVM在许多领域都得到了广泛的应用，包括文本分类、图像识别、生物信息学等。...较大的C值意味着算法更加重视分类误差，即算法会尽量减小训练集上的分类错误。相反，较小的C值意味着算法更加重视最大化间隔，即使这可能导致在训练集上有更多的分类错误。...合页损失函数的表达式为： yi 是样本的标签，omega 和 b 分别是模型的权重和偏置项，xi 是第 i 个样本的特征向量。这个损失函数的第一部分是经验风险，它度量了模型对训练数据的拟合程度。

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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！...相反，“支持向量机”就像一把锋利的刀—它适用于较小的数据集，但它可以再这些小的数据集上面构建更加强大的模型。现在，我希望你现在已经掌握了随机森林，朴素贝叶斯算法和模型融合的算法基础。...如果没有，我希望你先抽出一部分时间来了解一下他们，因为在本文中，我将指导你了解认识机器学习算法中关键的高级算法，也就是支持向量机的基础知识。...1.什么是支持向量机 “支持向量机”（SVM）是一种有监督的机器学习算法，可用于分类任务或回归任务。但是，它主要适用于分类问题。...实践问题找到一个正确的超平面用来将下面图片中的两个类别进行分类结语在本文中，我们详细介绍了机器学习算法中的高阶算法，支持向量机（SVM）。

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词向量算法「建议收藏」

其次，维度爆炸问题也是one-hot表达方法的很大的一个问题，随着词典的规模的增大，句子构成的词袋模型的维度变得越来越大，矩阵也变得越稀疏。...实验表明，这些学到的词表征可以轻易地加入到现有的模型中，并在回答问题、文本蕴含、情感分析等 6 个不同的有难度的 NLP 问题中大幅提高最佳表现。...，但是ELMo存在一个问题，它的语言模型使用的是LSTM，而不是google在2017最新推出的Transformer（来自论文《Attention is all you need》）。...LSTM这类序列模型最主要的问题有两个，一是它单方向的，即使是BiLSTM双向模型，也只是在loss处做一个简单的相加，也就是说它是按顺序做推理的，没办法考虑另一个方向的数据；二是它是序列模型，要等前一步计算结束才可以计算下一步...其中，FastText 能很好地处理 OOV(Out of Vocabulary)问题，最小粒度介于word和character之间问题，并能很好地对词的变形进行建模，对词变形非常丰富的德语、西班牙语等语言都非常有效

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支持向量机SVM算法的学习记录

因此，我们可以简单的理解为，机器学习这门学科所关注的问题是计算机程序如何随着经验的积累自动提高性能。 1.2 分类算法分类算法是数据挖掘同时也是机器学习的一个重要技术之一，其应用遍及社会各个领域。...支持向量机SVM的优劣分析 4.1 SVM的优点 SVM的主要优点包括：它是专门针对有限样本情况的，其口标是得到现有信息下的最优解，而不仅仅是样本数口趋于无穷大时的最优值；算法最终转化为一个二次型寻优问题...，同时它巧妙地解决了维数问题，算法复杂度与样本维数无关。...如何解决训练速度与训练样本规模间的矛盾，测试速度与支持向量数口间的矛盾，找到对大规模样本集有效的训练算法和分类实现算法，仍是未很好解决的问题。多类分类问题的有效算法与SVM优化设训一问题。...尽管训练多类SVM问题的算法已被提出，但用于多类分类问题时的有效算法、多类SVM的优化设计仍是一个需要进一步研究的问题。四.

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用向量做Mantel的几个问题

这几天有读者问我mental计算的几个问题，在此记录一下。 mantel test一般用距离矩阵来计算，vegan的mantel输入只能是距离矩阵。...如果想用向量做mantel ，可以用ecodist包做，输入数据可以是向量的形式。 ecodist针对r=0分别输出了3个P值，不确定用哪个。...我测试了一下发现r<=0时对应的P值和vegan中mantel结果的P值是一致的。因此可以用r<=0对应的P值，这也可以反推出vegan中mantel的原假设也是r<=0。...其他数字得到的不是对称矩阵，因此会报错：Matrix not square。所以ecodist用向量计算mantel还是有隐含的前提条件的。...想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。目前能力有限，尚不能创造知识，只是知识的搬运工。

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SVM支持向量机算法原理

特点概述优点：泛化性能好，计算复杂度低，结果容易解释缺点：对参数和核函数选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于二分类问题适用数据类型：数值型和标称型数据口头描述 SVM认为可以使用一个超平面将数据集分隔开来...，距离超平面最近的点称为支持向量，SVM的目标是确定超平面使得支持向量到它的距离最大化。...求解的算法有很多种，一般使用SMO算法，它将大优化问题转化为小优化问题进行求解。...SVM推导及SMO算法 image.png 核函数核函数的作用是将数据从一个特征空间映射到另一个特征空间，方便分类器理解数据。...下面是吴恩达的见解：如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM 如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian

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机器学习算法之砖瓦：向量详解

问题导读 1.你认为什么是向量？ 2.向量最开始是来自于哪门学科？ 3.本文例子中如何将原始数据转换为向量的？...上一篇算法系列讲解之：社交网络之共同好友模型讲解机器学习向量在非常多的地方会用到，因此它是机器学习的砖瓦，也是我们学习机器学习算法的基础。...，并把向量的几何表示用于研究几何问题与三角问题.人们逐步接受了复数，也学会了利用复数来表示和研究平面中的向量，向量就这样平静地进入了数学，但复数的利用是受限制的，因为它仅能用于表示平面，若有不在同一平面上的力作用于同一物体...使用MapReduce实现推荐，如何转换为向量：同样我们这举例推荐算法中如何将实际问题转换为向量的。...总结上面我们看到，为了找到两个电影的相似度，首先要将原始的数据最终转换为两个电影向量，有了向量，我们就可以求相似度，这样我们就可以更准确的推荐大家喜欢的电影。这就是向量在机器学习或则算法中的作用。

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机器学习算法（三）之支持向量机算法代码

支持向量机的算法用于对数据进行二分类，大多数用于监督学习的机器学习问题。下面是用支持向量机进行一个实际的分类举例。...以上是最终的分类结果，可以直观的看出来红色的样本与蓝色的样本被完美的分开了，支持向量机模型找到了超平面的直线，黄色的点为支持向量的样本。...在目标检测上学习了yolo v3学了一下优化的算法，对比了各种方法的区别，还接触了OCR等技术，做出来人工智能作诗的demo，情感分析等自然语言方面的算法，读了一些论文，复现了一些论文。...作一个什么困难都不放弃的，什么问题都能解决的人，很厉害，也很难。我，在路上。此中有真意，欲辨已忘言。在圈子中也认识了很多厉害的人，学习别人的优点，改进自己的短处。...就和健身一个道理，锻炼完浑身酸痛，但是当肌肉恢复后，你会更加有力量，当你经历过困难后，解决问题的能力会有进步的。就这样吧，小编该睡觉了，最近就先不更新了，短暂的分别是为了更好的相聚。

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SVM-支持向量机算法概述

小样本，并不是说样本的绝对数量少（实际上，对任何算法来说，更多的样本几乎总是能带来更好的效果），而是说与问题的复杂度比起来，SVM算法要求的样本数是相对比较少的。...高维模式识别是指样本维数很高，例如文本的向量表示，如果没有经过另一系列文章（《文本分类入门》）中提到过的降维处理，出现几万维的情况很正常，其他算法基本就没有能力应付了，SVM却可以，主要是因为SVM 产生的分类器很简洁...，用到的样本信息很少（仅仅用到那些称之为“支持向量”的样本，此为后话），使得即使样本维数很高，也不会给存储和计算带来大麻烦（相对照而言，kNN算法在分类时就要用到所有样本，样本数巨大，每个样本维数再一高...libSVM这个算法包在解决偏斜问题的时候用的就是这种方法。那C+和C-怎么确定呢？它们的大小是试出来的（参数调优），但是他们的比例可以有些方法来确定。...一个具体的算法，Bunch-Kaufman训练算法，典型的时间复杂度在O(Nsv3+LNsv2+dLNsv)和O(dL2)之间，其中Nsv是支持向量的个数，L是训练集样本的个数，d是每个样本的维数（原始的维数

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使用Python实现支持向量机算法

在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的支持向量机分类器，并介绍其原理和实现过程。什么是支持向量机算法？...支持向量机是一种监督学习算法，其基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。支持向量机最大化了分类边界与最近的数据点之间的距离，从而提高了模型的泛化能力。...支持向量机还可以通过核函数来处理非线性分类问题。使用Python实现支持向量机算法 1....，我们了解了支持向量机算法的基本原理和Python实现方法。...支持向量机是一种强大的分类算法，适用于线性和非线性分类问题，并且具有很好的泛化能力。通过使用Python的Scikit-Learn库，我们可以轻松地构建和应用支持向量机模型，并对数据进行分类预测。

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机器学习-支持向量机SVM算法

简介 ---- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对监督学习下二分类问题提供了一个绝妙的解决方案。...我们称这部分样本数据为支持向量，也就是支持向量机名字的由来。这也是支持向量机的一大优势——适用于小样本情况。以上是二维特征便于可视化的情况。...使用拉格朗日乘子法可求得其对偶问题，使用对偶问题优化目标函数和限制条件，方便进行求解。对偶问题 ---- 对偶问题（dual problem）简单来说就是同一问题的不同角度解法。...而非线性模型，就是对于线性不可分的情况，如异或问题（图摘自网络）：对于这样的问题，我们可以将原本特征空间映射到一个更高维度的空间，使得在这个高纬度空间中存在超平面将样本分离，即是线性可分的。...0\leq\alpha_i\leq C \\ \sum_{i=1}^m \alpha_i y_i=0 \end{cases} 用SMO（Sequential Minimal Optimization）算法求解这个二次规划问题

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简单易学的机器学习算法——线性支持向量机

二、与线性可分支持向量机的比较线性支持向量机与线性可分支持向量机最大的不同就是在处理的问题上，线性可分支持向量机处理的是严格线性可分的数据集，而线性支持向量机处理的是线性不可分的数据集，然而，...的约束条件，若将这些特异点去除，那么剩下的数据点是线性可分的，由此可见，线性可分支持向量机是线性支持向量机的特殊情况。为了解决这样的问题，对每个样本点 ? 引入一个松弛变量 ? ，且 ?...在线性支持向量机中加入了惩罚项，与线性可分支持向量的应间隔最大化相对应，在线性支持向量机中称为软间隔最大化。三、线性支持向量机的原理由上所述，我们得到线性支持向量机的原始问题： ? ?...，因为在第二步求极大值的过程中，函数只与 ? 有关。将上述的极大值为题转化为极小值问题： ? ? 这就是原始问题的对偶问题。四、线性支持向量机的过程 1、设置惩罚参数 ?...五、实验的仿真 1、解决线性可分问题与博文“简单易学的机器学习算法——线性可分支持向量机”实验一样，其中 ? 取 ? 中的最大值。

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简单易学的机器学习算法——线性支持向量机

一、线性支持向量机的概念线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的，这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。...对于这样的数据集，类似线性可分支持向量机，通过求解对应的凸二次规划问题，也同样求得分离超平面 ? 以及相应的分类决策函数 ?...二、与线性可分支持向量机的比较 image.png 三、线性支持向量机的原理 image.png image.png 四、线性支持向量机的过程 image.png 五、实验的仿真 1、解决线性可分问题... 与博文“简单易学的机器学习算法——线性可分支持向量机”实验一样，其中 ?...(线性可分问题的分离超平面) 2、解决线性不可分问题问题为： ?

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机器学习中的算法：支持向量机(SVM)基础

关于SVM的论文、书籍都非常的多，引用强哥的话“SVM是让应用数学家真正得到应用的一种算法”。...另外本文准备不谈太多的数学（因为很多文章都谈过了），尽量简单地给出结论，就像题目一样-机器学习中的算法（之前叫做机器学习中的数学），所以本系列的内容将更偏重应用一些。...另外支持向量位于wx + b = 1与wx + b = -1的直线上，我们在前面乘上一个该点所属的类别y（还记得吗?...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。...得到支持向量，还有一个作用是，让支持向量后方那些点就不用参与计算了。这点在后面将会更详细的讲讲。在这个小节的最后，给出我们要优化求解的表达式： ?

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负样本的艺术，再读Facebook双塔向量召回算法

召回层的目的就是在低延时，低资源利用的情况下，召回相关的documents。排序层就是通过很复杂的算法(网络结构)把和query最相关的document排序到前面。...不同于面部识别召回，搜索引擎的召回需要合并字面召回和向量召回两种结果。"脸书"的召回，还有其他难点，"人"的特征，在"脸书"的搜索尤其重要。...“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限”。...有过机器学习经验的人都会知道特征对于解决机器学习问题的重要性了，在y=ax+b的公式里，特征解决了x的问题，而y的问题即是样本的问题，如果定义label，也同样重要。...在召回问题中，用“曝光未点击”作为模型的负样本的一系列问题，其根源在于没有很好地理解问题，只是从经验的角度给出了解法，而这种解法不能算错，至少在线上反馈的层面上是有意义的，也具备一定的表征能力。

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算法研习：支持向量机算法基本原理分析

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，可用于分类和回归问题。支持向量机是最常用也是大家最熟悉的算法，你可能不懂其算法原理，但你绝对听说过这种算法。...今天算法研习第三节就来说说关于向量机的基本思想，具体有以下五个问题。 1、什么是SVM？...2、超平面和支持向量 3、SVM内核 4、特征选择 5、Python调用SVM 什么是SVM 支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，可用于许多不同的任务。 ?...如果输入要素的数量是3，则超平面变为二维平面。当特征数量超过3时，就超出我们的想象了。 ? 最接近超平面的数据点称为支持向量。支持向量确定超平面的方向和位置，以便最大化分类器边界（以及分类分数）。...SVM算法应该使用的支持向量的数量可以根据应用任意选择。 ? SVM内核如果我们使用的数据不是线性可分的（因此导致线性SVM分类结果不佳），则可以应用称为Kernel Trick的技术。

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机器学习算法（三）之支持向量机算法理论

支持向量机算法是机器学习中最具有代表性的算法，属于监督学习的范畴，用来解决分类问题，最为常见的解决二分类问题。支持向量机用来解决线性分类与非线性分类问题。...对于支持向量机中有很多复杂的算法理论问题，也就是数学知识，例如凸优化，最优化问题，以及拉格朗日等，如果想要完整的弄明白需要进行完整的数学推导，相对复杂。...H1，H2，H其实都可以进行分类，但是有一个实际的问题，在实际的生产中我们要选择一个最优解，这个最优解应该尽可能有一些余量，如果红色或绿色的点再多一两个，显然边界的分类问题就会出现分类错误，所以我们自然会选择...支持向量机的算法思想就是找到这条分类的直线平面，如果在三维空间或者多维空间就是分类平面。...在下面说几个支持向量机的名词吗，相对来说陌生一点（1）支持向量机中的分离超平面:把样本进行分开的平面，就是我们所要的最终结果。（2）支持向量机中的支持超平面：就是在支持向量机中的两个极限平面。

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