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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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3
回答
向量
问题
的
算法
c++
下面提到
的
问题
最好
的
算法
是什么?实现方法PrintFamilyTree(),打印出树
的
名称和生成名称: Jan Generation:0姓名: Greg Generation
浏览 0
提问于2009-11-24
得票数 0
1
回答
向量
返回/加法
算法
的
问题
c++
、
vector
因此,在C++程序中,这个函数
的
目的是从大数中取两个带数字
的
向量
,并将它们相加在一起,最后用函数
的
和创建一个
向量
。然而,我有一个
问题
,这一点,我不知道这是一个
问题
的
方式,我已经做了实际
的
加法,或是否有某种方式,我打印出他们在我
的
主要。我创建了另一个函数,它接受一个由数字组成
的
向量
,并将它转换成一个字符串,作为输出,而且我知道这个函数可以工作,因为它在我
的
程序中工作
浏览 3
提问于2014-02-09
得票数 0
回答已采纳
3
回答
给定一组点或矢量,找到彼此最接近
的
N个点
的
集合
optimization
、
vector
、
cluster-analysis
例如,我有100个
向量
,每个
向量
的
维数是12,我想找出8个彼此最接近
的
向量
。换句话说,前8个匹配
向量
。我可以使用欧几里得或曼哈顿距离作为度量标准来量化
向量
之间
的
相似性。初步
的
想法表明,我可以将这个
问题
描述为一个0-1非线性规划,随着
向量
数量
的
增加,这个
问题
是NP难以求解
的
。我还使用了k-means聚类
算法
,但它不使用欧几里德距离
浏览 42
提问于2020-10-27
得票数 1
1
回答
如何利用遗传
算法
在WEKA中寻找投票分类器
的
权重?
machine-learning
、
artificial-intelligence
、
weka
、
genetic-algorithm
、
voting
我在工作:“一种利用集合学习预测肾结石类型
的
新方法”。作者用遗传
算法
找到了用WEKA投票
的
最优权重
向量
,但我不知道他们能做到这一点吗?如何使用遗传
算法
来寻找有WEKA
的
投票分类器
的
权重?以下一段摘自该条: 为了提高投票
算法
的
性能,采用了加权多数表决。简单多数投票
算法
通常是组合不同分类器
的
有效方法,但并不是所有的分类器对分类
问题
都有相同
的
效果。为了优化权重多数投票
浏览 0
提问于2019-01-10
得票数 0
1
回答
Matlab信任区域反射
算法
警告
matlab
我对matlab非常陌生,并试图用四象限来解决投资组合优化
问题
(最小化方差):其中t_covar是协方差矩阵,v0是零
向量
,e是单位
向量
,ub =1,lb是零
向量
。这似乎很好,但我得到了这样
的
警告: 警告:信任区域反射
算法
不能解决这类
问题
,使用活动集
算法
.您也可以尝试内点凸
算法
:将
算法
选项设置为内点凸并
浏览 1
提问于2012-02-21
得票数 0
回答已采纳
3
回答
距离计算/矢量距离意义
machine-learning
、
classification
、
algorithms
、
beginner
我正在尝试实现基于项
的
协作过滤。是否有任何距离计算允许在每个
向量
中对某些范围
的
值进行加权?我是否以正确
的
方式处理这个
问题
,如果没有,其他人如何处理这个
问题</em
浏览 0
提问于2014-09-29
得票数 6
1
回答
C++ "[ ]“算子
c++
、
time-complexity
、
operators
我最近读到了
问题
,在搜索位i 时,对于
向量
(更多
的
容器),c++中
的
[ ]运算符实际上返回引用,因此O(1)复杂性,只要它,就会提到=算子具有线性时间复杂度,所以我
的
问题
是,如果我有一个多维
向量
v,并且我做了这样
的
事情在我读过
的
某个地方,它是O(1),但我不确定。 是讨论
算法
的
博客,在评论
的
第二行中,用户说它是O(1)(这里v是多维
向量
/
向量</
浏览 1
提问于2021-06-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
PCA面部识别,实现技术
java
、
face-recognition
、
pca
我正在做一个使用PCA
算法
进行指纹识别的项目。我必须用JAVA开发这个项目,并且我有一些与此
算法
实现相关
的
问题
:如果前面的方法是正确
的<
浏览 4
提问于2012-10-14
得票数 1
1
回答
两个Toeplitz矩阵
的
乘积?
performance
、
algorithm
、
matrix
、
fft
、
matrix-multiplication
Toeplitz矩阵与长度正确
的
向量
的
乘积
的
O(n log n)
算法
是众所周知
的
:将其放入循环矩阵中,将其乘以
向量
(以及随后
的
零),然后返回乘积
的
顶部n元素。我发现很难找到最好
的
(时间)
算法
来乘以两个相同大小
的
Toeplitz矩阵。 谁能给我一个解决这个
问题
的
算法
?
浏览 1
提问于2013-04-09
得票数 6
回答已采纳
1
回答
基于无监督降维
的
模糊聚类方法
machine-learning
、
scikit-learn
、
cluster-analysis
、
dimensionality-reduction
无监督降维
算法
以矩阵NxC1为输入,其中N是输入
向量
的
个数,C1是每个
向量
的
分量数(
向量
的
维数)。因此,它返回一个新
的
矩阵NxC2 (C2 < C1),其中每个
向量
的
分量较少。模糊聚类
算法
以矩阵N*C1为输入矩阵,其中N是输入
向量
的
个数,C1是每个
向量
的
分量数。因此,它返回一个新
的
矩阵NxC2 (C2通常
浏览 2
提问于2015-10-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
返回n个不同最近邻
向量
的
索引
algorithm
、
search
、
vector
、
nearest-neighbor
在一组D维
向量
中,最近邻居
算法
可以有效地获取整个集合中每个
向量
的
n个最近邻居。但是,有没有一种
算法
就像最近邻搜索一样,不考
浏览 3
提问于2012-12-19
得票数 0
回答已采纳
4
回答
如何最快地排序稀疏
向量
algorithm
、
sorting
我有一个整数
向量
。
向量
的
大小约为2k,
向量
中
的
每一个数都在0,2M
的
范围内,很有可能是0。谢谢
浏览 2
提问于2013-10-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用于实时分析
的
Apache火花(MLLib)
machine-learning
、
cassandra
、
apache-spark
我有几个与使用Java进行实时分析
的
Apache有关
的
问题
。当Spark应用程序提交时,存储在Cassandra数据库中
的
数据将通过机器学习
算法
(支持
向量
机)加载和处理。当新
的
数据到达时,在Spark
的
流扩展过程中,它们被持久化在数据库中,对现有的数据集进行重新训练,并执行支持
向量
机
算法
。此进程
的
输出也存储在数据库中。Apache
的
MLLib提供了线性支持
向量
机<
浏览 0
提问于2014-06-24
得票数 7
3
回答
支持
向量
机vs K近邻
matlab
、
machine-learning
、
libsvm
我有一个使用KNN
算法
的
classify.By数据集,我得到了90%
的
准确率,但通过使用支持
向量
机,我只能获得超过70%
的
准确率。支持
向量
机不比KNN好吗?我知道这可能是愚蠢
的
问题
,但是,支持
向量
机
的
参数是什么,它将给出近乎KNN
算法
的
近似结果。我在matlab R2008上使用libsvm包。
浏览 1
提问于2013-10-17
得票数 7
回答已采纳
2
回答
我应该如何教机器学习
算法
使用数据与大比例
的
班级?(支持
向量
机)
machine-learning
、
scikit-learn
、
svm
、
supervised-learning
我试图教我
的
支持
向量
机
算法
,使用
的
数据点击和转换的人谁看到了横幅。主要
的
问题
是点击量占所有数据
的
0.2%左右,所以它在数据中
的
比例很大。当我在测试阶段使用简单
的
支持
向量
机时,它总是只预测“视图”类,而不是“单击”或“转换”。平均而言,它给出了99.8%
的
正确答案(因为不成比例),但如果您选中“单击”或“转换”,则可以给出0%
的
正确预测。如何调整支持
向量
机
算
浏览 3
提问于2013-08-06
得票数 8
回答已采纳
1
回答
最有效
的
格
问题
求解
算法
是什么?
lattice-crypto
我最近对后量子密码学非常感兴趣,特别是基于点阵
的
密码学。在这篇文章中,没有一种量子
算法
能比传统
的
计算机更好地解决点阵
问题
。那么,什么是最有效
的
格
问题
求解
算法
,为什么它是如此有效?
浏览 0
提问于2019-06-21
得票数 1
回答已采纳
3
回答
图论:具有
向量
权
的
最短路径
algorithm
、
theory
、
graph-theory
我有一个带
向量
加权边
的
强连通有向图,其中每个
向量
只有非负项。我想找到一个循环,使得权值之和与对角
向量
(1,1,1,. 1)之间
的
角度最小化。有什么
算法
可以解决这类
问题
吗?我很有信心一个Bellman型
算法
会给我一个很好
的
解决方案,但我不相信它会是最好
的
.
浏览 2
提问于2014-03-31
得票数 3
回答已采纳
1
回答
NTL:用LLL/最近平面
算法
求解非方阵最接近
向量
问题
lattice-crypto
、
lwe
、
lenstra-lenstra-lovasz
假设我有一个矩阵A \in \mathbb{Z}^{m \times n},m > n,它构成一个格
的
基础。给定一个
向量
目标
向量
t = Ax + e,t,e \in \mathbb{Z}^m,x \in \mathbb{Z}^n,我想在格子\mathcal{L}(A)中找到最接近于t
的
向量
。我想使用Babai
的
最近平面
算法
,特别是NTL实现NTL::NearVector来使用LLL解决这个
问题
(大约)。然而,在我看来,在文献和软件包中,Babai
浏览 0
提问于2021-09-28
得票数 0
1
回答
使用学习对文本文档进行排序?
python-3.x
、
ranking
、
information-retrieval
、
supervised-learning
它与我
的
学期项目有关,我对此完全陌生。详细信息如下:我收集了大约90个文档,填充了10个用户查询。现在,我必须使用三种
算法
根据每个查询对这些文档进行排名,特别是LambdaMart、AdaRank和Coordinate。之前,我在Vector Space Model上应用了聚类技术,但这很容易。然而,在这种情况下,我不知道如何根据这些
算法
更改数据。因为我在不同
的
文件中有txt格式
的
文本数据(文档和查询)。我已经在网上寻找了解决方案,但我找不到合适
的
解决方案,所以在座
的
任
浏览 24
提问于2019-06-05
得票数 0
1
回答
整数分区加权最小值
algorithm
、
greedy
给定一个非负整数$n$和一个带维$m$
的
正实数
向量
$w$,将$n$划分为一个长度-$m$非负整数
向量
,该
向量
之和为$n$ (称为$v$),因此$w\cdot v$是最小
的
。可能有几个分区,我们只需要$w\cdot v$
的
值。 似乎这个
问题
可以用贪婪
的
算法
来解决。从$n-1$
的
目标
向量
中,我们在每个条目中添加一个,并在这些$m$
向量
中找到最小值。但我觉得这不对。直觉是,它可能会添加“
浏览 6
提问于2022-04-16
得票数 1
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