是操作必须是可交换的。请问您需要了解哪方面的知识？
File➡️New Project➡️ New Directory ➡️New Project➡️ Directory name ➡️Creat project
【拓展：R语言中的表格中的加粗的内容【123、表头名称】不属于表格内容，属于表格的属性】
数据类型：数值型（numeric)，字符型（character，必须加" "or' '），逻辑型（TRUE FALSE NA存在但未知）
统计模拟即是计算机统计模拟，它实质上是计算机建模，而这里的计算机模型就是计算机方法、统计模型(如程序、流程图、算法等)，它是架于计算机理论和实际问题之间的桥梁。它与统计建模的关系如下图。
前言：网络上有很多milvus讲解，但看完感觉还是不是很细节，特意写下这边博客记录一下详细步骤，作为milvus入门博文
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我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。
x <- c(1,3,5,1) 规范的赋值符号： Alt+减号（上下两种等效）
(x <- c(1,3,5,1)) #用（）直接括起来 空格和减号都是特殊字符 不要随意用
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #是list 所以用[[]]
word2vec 基于分布式表征(Dristributed Representation)的 思想，相比于 One hot 可以用更低维数的向量表示词汇。 有一个有趣的研究表明，用词向量表示我们的词时，我们可以发 现：King - Man + Woman = Queen。 word2vec 实现了 CBOW 和 Skip-Gram 两个神经网络 模型，SkyAAE 在训练词向量的时候就是使用的 CBOW 模型。
当前机器学习在许多应用场景中已经取得了很好的效果，例如人脸识别与检测、异常检测、语音识别等等，而目前应用最多最广泛的机器学习算法就是卷积神经网络模型。但是大多应用场景都是基于很结构化的数据输入，比如图片、视频、语音等，而对于图结构（网络结构）的数据，相对应的机器学习方法却比较少，而且卷积神经网络也很难直接应用到图结构的数据中。在现实世界中，相比图片等简单的网格结构，图结构是更泛化的数据结构，比如一般的社交网络、互联网等，都是由图这种数据结构表示的，图的节点表示单个用户，图的边表示用户之间的互联关系。针对网络结构，用向量的数据形式表示网络结构、节点属性的机器学习方法就是网络表征学习。
0-基本信息 R语言版本 4.2.2 Rstudio 用R project管理项目文件，然后新建脚本 只需要管带error的提示 1-数据类型 图片 1.1单个数据 字符>数值>逻辑 ####元素数据#### # 1.1.1-简单数学运算# #比较运算、逻辑运算# #多个逻辑运算# 3+5;3-5;3\*5;3/5;3^5;sqrt(9);abs(-3);log2(8);log10(100) 3>5;3<5;3<=5;3>=5;3==5;3!=5 3<5&4>5;3<5|4>5;!(4>5） # 1
比如新建一个名为 LearnR的project，选择存放路径。新建好了看RSstudio的右下角模块中会有提示。
前段时间，小编参加了某个数据挖掘的挑战赛，现在比赛已经过了，所以小编准备分享一下所用到的代码，知识。
初级统计函数 max() ，min() ， mean() ， median() ，var()方差 ， sd()标准差 ， sum()总和， length(x) # 长度（x中元素的个数）， unique(x) #去重复（第一次出现不为重复，第二次出现为重复），duplicated(x)#检查重复值 ， table(x) 重复值(因子）统计 ，sort(x) #排序 ， dim() 查看行列数， nrow()查看行数，ncol() 查看列数
本文是"手把手教你打造聊天机器人"系列的最后一篇，介绍了我们打造的聊天机器人的相关算法原理，下一篇会对本系列做一个总结。
论文：http://www.aclweb.org/anthology/P17-1158
贝叶斯优化是一种黑盒优化算法，用于求解表达式未知的函数的极值问题。算法根据一组采样点处的函数值预测出任意点处函数值的概率分布，这通过高斯过程回归而实现。根据高斯过程回归的结果构造采集函数，用于衡量每一个点值得探索的程度，求解采集函数的极值从而确定下一个采样点。最后返回这组采样点的极值作为函数的极值。这种算法在机器学习中被用于AutoML算法，自动确定机器学习算法的超参数。某些NAS算法也使用了贝叶斯优化算法。
Tips：如果出现某个聚类中心没有分配到点的情况，一般是直接将这个中心去掉，如果规定必须要刚好
#以前听一位计算机老师说过，逻辑判断是所有编程语言的核心（后面的筛选就是建立在这个基础上）
向量空间一组基中的向量如果两两正交，就称为正交基；若正交基中每个向量都是单位向量，就称其为规范正交基。
本文介绍了条件随机场（CRF）在序列标注问题中的应用，主要讲解了其基本概念、模型结构、实现方法和优缺点。同时，文章还提供了一些示例代码和案例分析，以帮助读者更好地理解条件随机场在序列标注问题中的应用。
机器之心专栏 作者：触宝AI实验室Principal Engineer董冰峰 传统 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式，前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后，词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。 Word Embedding 和 LSTM Word Embedding 简单的说是将高维空间（空间的维度通常是词典的大小）
【导读】本文将为大家展示如何通过 Numpy 库和 50行 Python 代码，使用标准的 OpenAI Gym平台创建智能体 (agent)，就教会机器处理推车杆问题 (cart pole problem) ，保持平衡。
【CSDN 编者按】本文将为大家展示如何通过 Numpy 库和 50行 Python 代码，使用标准的 OpenAI Gym平台创建智能体 (Agent)，就教会机器处理推车杆问题 (Cart Pole Problem) ，保持平衡。
自回归模型目前是自然语言处理中生成模型的实际解决方案。这些模型基于前面的词作为输入来预测序列中的下一个词或标记。由于语言的离散性质，这些模型的输入和输出处于分类的、离散值的空间。这种普遍的方法导致人们普遍认为自回归模型与离散表示固有地联系在一起。
贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。
深度学习通常又需要哪些数学基础？深度学习里的数学到底难在哪里？通常初学者都会有这些问题，在网络推荐及书本的推荐里，经常看到会列出一系列数学科目，比如微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算、优化理论、信息论等等。这些数学知识有相关性，但实际上按照这样的知识范围来学习，学习成本会很久，而且会很枯燥。本章我们通过选举一些数学基础里容易混肴的一些概念作以介绍，帮助大家更好的理清这些易混肴概念之间的关系。
贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是[概率论]中的一个[定理]，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。 比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。
逻辑型（TRUE,T；FALSE,F；NA(数据可能存在但找不到，不知道、不了解)必须是纯大写，或单独字母）
条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
红色的是牛顿法的迭代路径,绿色的是梯度下降法的迭代路径.牛顿法起始点不能离极小点太远,否则很可能不会拟合.
引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强大。 我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第一印象是，它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够
可以通过分号; 连接不同的代码（如赋值加输出，赋值加输出还可以靠将赋值代码加上圆括号）
最优化问题在机器学习中有非常重要的地位，很多机器学习算法最后都归结为求解最优化问题。在各种最优化算法中，梯度下降法是最简单、最常见的一种，在深度学习的训练中被广为使用。在本文中，SIGAI将为大家系统的讲述梯度下降法的原理和实现细节问题。
为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI曾整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题（上篇），获得了小伙伴们的广泛好评，并强烈要求推出下篇的面试问题集锦。千呼万唤始出来，今日特地奉上，希望帮助各位更好的理解机器学习和深度学习的算法原理和实践应用。
随机森林的预测输出值是多课决策树的均值，如果有n个独立同分布的随机变量xi，它们的方差都为σ2，则它们的均值的方差为：
导语：在刚刚结束的ACM SIGKDD 2019顶级会议上，腾讯技术工程事业群数据平台部与中科大联合发表的最新研究成果入选SIGKDD 2019 Research Oral Paper (研究类文章)，入选论文的题目“MCNE:An End-to-End Framework for Learning Multiple Conditional NetworkRepresentations of SocialNetwork”。该研究成果由中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室陈恩红教授团队（博士生王
随着词嵌入的兴起，其他领域的嵌入技术也随之发展，尤其是图嵌入 (Graph Embedding)，所以本篇给大家分享3个经典的图嵌入算法以及简单分析其与词嵌入的异同。
本文介绍了数学符号、数学概念、集合、符号逻辑、推理规则、事实、定理和证明等，以及它们在计算机科学和编程中的使用。
数独是一个锻炼玩家的分析、数学能力和智力的游戏。Wolfram社区中一直以来就常有人讨论解决各种数独问题，而且也有一些很惊艳的解决数独问题的代码（https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/974303）。在这个基础上，我想展示一些Mathematica版本12.1中的新功能，包括如何将数独问题变成一个使用整数优化的问题，使用LinearOptimization函数解决，还有如何生成新的数独游戏。
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本项目利用深度学习由文本生成人脸图像，除了结合 StackGAN 和 ProGAN，作者还参考了从文本到图像的研究，并修改为从文本合成人脸。
数据结构 1.向量 数据框单独的一列是向量，视为一个整体；一个向量只能有一种数据类型，可以有重复值。 1.1 向量的生成 #(1)用 c() 结合到一起 c(2,5,6,2,9) c("a","f","md","b") #(2)连续的数字用冒号“:” 1:5 #(3)有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm() rep("x",times=3) seq(from=3,to=21,by=3) rnorm(n=3) #(4)通过组合,产生更为复杂的向量。 paste0(rep(
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
摘自： David Austin 善科文库 超级数学建模 包括谷歌在内，多数搜索引擎都是不断地运行计算机程序群，来检索网络上的网页、搜索每份文件中的词语并且将相关信息以高效的形式进行存储。每当用户检索一个短语，例如“搜索引擎”，搜索引擎就将找出所有含有被检索短语的网页。（或许，类似“搜索”与“引擎”之间的距离这样的额外信息都被会考虑在内。） 但问题是，谷歌现在需要检索250亿个页面，而这些页面上大约95%的文本仅由大约一万个单词组成。也就是说，对于大多数搜索而言，将会有超级多的网页含有搜索短语中的单词。我们
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