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MATLAB中向量_向量法表示字符串

Matlab中的向量和数组（超详细） ---- 文章目录 Matlab中的向量和数组（超详细） Matlab中的向量 介绍 创建向量 向量的大小 索引向量 数值索引 逻辑索引...逻辑索引 我们来看一个例子： 创建了一个condition逻辑数组，通过数组来索引这个向量 缩短向量 有些时候，我们需要删除向量中的元素。...逻辑运算 向量的逻辑运算会产生的逻辑结果向量。...例如： 逻辑与（&）和逻辑或（|）: 例子： find():可以用find()函数查找值为true的元素在一个逻辑向量中的索引值 例如： sum()、min()、max()、round...∗:对应元素相乘： 例子： 数组的逻辑运算 如果两个数组具有相同的大小，或者其中一个数组是标量（及长度为1的向量），逻辑运算可以同时执行在这两个数组的各个元素上。

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向量数据库入坑指南：初识 Faiss，如何将数据转换为向量（一）

和我们在常见数据库里指定字段类型一样， Faiss 也能够指定数据类型，比如 IndexFlatL2、IndexHNSW、IndexIVF 等二十来种类型，虽然类型名称看起来比较怪，和传统的字符串、数字...在准备好环境之后，我们就能够正式进入神奇的向量数据世界啦。 构建向量数据 前文提到了，适合 faiss 施展拳脚的地方是向量数据的世界，所以，需要先进行向量数据的构建准备。...从网络上下载好要处理为向量的文本数据（txt 文档）。...维的向量数据。...最后 我们已经搞定了“向量数据”，下一篇内容中，我们将一起了解如何使用 Faiss 来实现向量相似度检索功能。

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逻辑回归、决策树和支持向量机

实际决策边界形状的差异则是由于逻辑回归、决策树和支持向量机算法的差异引起的。 先说逻辑回归。很多人对逻辑回归的决策边界都有误解。这种误解是由于大多数时候提到逻辑回归，人们就见到那条著名的S型曲线。...同时，逻辑回归在时间和内存需求上相当高效。它可以应用于分布式数据，并且还有在线算法实现，用较少的资源处理大型数据。...逻辑回归的优点： 便利的观测样本概率分数； 已有工具的高效实现； 对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决； 逻辑回归广泛的应用于工业问题上（这一点很重要）。...下面让我们来讨论下决策树和支持向量机。...支持向量机能够处理大的特征空间，也因此成为文本分析中最受欢迎的算法之一，由于文本数据几乎总是产生大量的特征，所以在这种情况下逻辑回归并不是一个非常好的选择。

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逻辑回归、决策树和支持向量机（I）

在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine...实际决策边界形状的差异则是由于逻辑回归、决策树和支持向量机算法的差异引起的。 先说逻辑回归。很多人对逻辑回归的决策边界都有误解。这种误解是由于大多数时候提到逻辑回归，人们就见到那条著名的S型曲线。...它是逻辑回归模型的二元响应的一种变形。逻辑回归的决策边界总是一条直线（或者一个平面，在更高维度上是超平面）。让你信服的最好方法，就是展示出大家都熟知的逻辑回归方程式。 ?...我们样本数据用逻辑回归得到的结果将会是这样。 ? 你会发现效果并不好。因为无论你怎么做，逻辑回归方法得到的决策边界总是线性的，并不能得到这里需要的环状边界。...因此，如果边界是非线性的，并且能通过不断将特征空间切分为矩形来模拟，那么决策树是比逻辑回归更好的选择。 然后我们再来看看SVM的结果。SVM通过把你的特征空间映射到核空间，使得各个类别线性可分。

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机器学习系列19：将核函数应用于支持向量机

当我们在已知参数的情况下，如何用带有核函数的支持向量机（SVM）去训练假设函数呢？ 首先我们将样本做为标记： ? 对于每一个 x，都要计算出它的特征 f，f 为一个向量： ?...我们最小化下面这个函数的时候，就可以得到参数向量： ? 现在还有两个系数没有选择，C 和 σ^2 。C 相当于 1/λ，之前我们学过，λ 的变化会影响高偏差或高方差。...这样，一个完整的利用核函数的支持向量机算法就算是完成了。 如何选择使用逻辑回归或者SVM 如果特征的数量远大于样本数，就要用逻辑回归或者线性核函数（不带核函数的SVM）。...如果特征的数量比较小，而样本的数目非常大，就要用逻辑回归或者线性核函数（不带核函数的SVM）。

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逻辑回归，决策树，支持向量机 选择方案

逻辑回归 vs 决策树 vs 支持向量机 ---- 分类是我们在工业界经常遇到的场景，本文探讨了3种常用的分类器，逻辑回归LR，决策树DT和支持向量机SVM。...这三个算法都被广泛应用于分类（当然LR，DT和SVR也可以用于回归，但是本文先不讨论）。我经常看到人们会问，这个问题我该使用LR呢还是决策树（或者GBDT）还是SVM呢。...首先看一下逻辑回归，对于LR给出的决策边界，我们对于这个经典的S型曲线会有不少困惑： ?...来看下逻辑回归的公式： ? ? 图摘自zouxy09的博客 为了判定样本属于哪一类，需要设置一个截断分数，高于这个分数就预测为正例，低于这个分数就预测为负例。...最后谈一下支持向量机SVM，SVM最大的好处就是它只依赖于处于分类边界的样本来构建分类面，可以处理非线性的特征，同时，只依赖于决策边界的样本还可以让他们能够应对”obvious”样本缺失的问题。

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逻辑回归、决策树和支持向量机（I）

在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine...实际决策边界形状的差异则是由于逻辑回归、决策树和支持向量机算法的差异引起的。 先说逻辑回归。很多人对逻辑回归的决策边界都有误解。这种误解是由于大多数时候提到逻辑回归，人们就见到那条著名的S型曲线。...它是逻辑回归模型的二元响应的一种变形。逻辑回归的决策边界总是一条直线（或者一个平面，在更高维度上是超平面）。让你信服的最好方法，就是展示出大家都熟知的逻辑回归方程式。 ?...我们样本数据用逻辑回归得到的结果将会是这样。 ? 你会发现效果并不好。因为无论你怎么做，逻辑回归方法得到的决策边界总是线性的，并不能得到这里需要的环状边界。...因此，如果边界是非线性的，并且能通过不断将特征空间切分为矩形来模拟，那么决策树是比逻辑回归更好的选择。 然后我们再来看看SVM的结果。SVM通过把你的特征空间映射到核空间，使得各个类别线性可分。

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第3章 字符串、向量和数组

vector v5{"hi"}; // 列表初始化：v5有一个元素 vector v6("hi"); // 错误：不能使用字符串字面值构建...字符数组可以用字符串字面值进行初始化，要注意，字符串字面值的结尾处有一个空字符，这个空字符也会被拷贝到字符数组中。所以在定义字符数组的大小时，要考虑到这个空字符。...'+', '+', '\0'}; // 列表初始化，含有显式的空字符 char a3[] = "C++"; // 自动添加表示字符串结束的空字符..., 4}; int *p = ia[2]; // 指向 ia[2] int k = p[-2]; // 指向 ia[0] 13.对于适用于 C风格字符串的函数...14.现代的 C++程序应尽量使用 vector和迭代器，避免使用内置数组和指针；应该尽量使用 string，避免使用 C风格的基于数组的字符串。

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逻辑回归 vs 决策树 vs 支持向量机（II）

本文是该系列的第二篇，第一篇参见： 逻辑回归 Vs 决策树 Vs 支持向量机: Part I. 在这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。...同时，逻辑回归在时间和内存需求上相当高效。它可以应用于分布式数据，并且还有在线算法实现，用较少的资源处理大型数据。...逻辑回归的优点： 便利的观测样本概率分数； 已有工具的高效实现； 对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决； 逻辑回归广泛的应用于工业问题上（这一点很重要）。...下面让我们来讨论下决策树和支持向量机。...支持向量机能够处理大的特征空间，也因此成为文本分析中最受欢迎的算法之一，由于文本数据几乎总是产生大量的特征，所以在这种情况下逻辑回归并不是一个非常好的选择。

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逻辑回归 vs 决策树 vs 支持向量机（II）

本文是该系列的第二篇，第一篇参见： 逻辑回归 Vs 决策树 Vs 支持向量机: Part I. 在这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。...同时，逻辑回归在时间和内存需求上相当高效。它可以应用于分布式数据，并且还有在线算法实现，用较少的资源处理大型数据。...逻辑回归的优点： 便利的观测样本概率分数； 已有工具的高效实现； 对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决； 逻辑回归广泛的应用于工业问题上（这一点很重要）。...下面让我们来讨论下决策树和支持向量机。...支持向量机能够处理大的特征空间，也因此成为文本分析中最受欢迎的算法之一，由于文本数据几乎总是产生大量的特征，所以在这种情况下逻辑回归并不是一个非常好的选择。

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c++基础之字符串、向量和数组

string(const string&): 使用一个字符串来初始化另一个字符串，新字符串是传入字符串的一个副本 string(char*): 使用一个字符数组来初始化字符串 string(int,...(): 返回字符串中字符个数， 类型为string::size_type。...= s2:判断两个字符串不等 , >=:字符串比较 处理string 中的字符 string 本身是一个字符的容器，我们可以使用迭代的方式来访问其中的每一个字符。...字符串中字符是采用线性和连续存储的。...char*，以取保无法通过这个指针修改字符串本身的值，另外该函数返回的地址一直有效，如果后续修改了string的值，那么根据字符串的算法，字符串中保存字符的地址可能发生变化，此时再使用原来返回的指针访问新的字符串

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数据科学 IPython 笔记本 7.13 向量化字符串操作

7.13 向量化字符串操作 原文：Vectorized String Operations 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python...Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上，并提供了一套全面的向量化字符串操作，它们成为处理（阅读“清理”部分）实际数据时所需的重要部分。...几乎所有 Python 的内置字符串方法都对应了 Pandas 向量化字符串方法。...使用传递的分隔符连接每个元素中的字符串 get_dummies() 将虚拟变量提取为数据帧 向量化的项目访问和切片 特别是get()和slice()操作，可以在每个数组中执行向量化元素访问。...示例：食谱数据库 在清理凌乱的真实数据的过程中，这些向量化字符串操作变得最有用。 在这里，我将使用从 Web 上的各种来源编译的开放式食谱数据库，来说明这一点。

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12支持向量机1从逻辑回归到SVMSVM的损失函数

“参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM 损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述支持向量机，事实上，我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机...逻辑回归损失函数到 SVM 对于逻辑回归中的每个样本都有损失函数，整个逻辑回归模型的总损失函数即为所有样本损失函数的加和的平均，将逻辑回归的公式带入并展开。 ?...=0 的情况，拥有了这些定义后，现在，我们就开始构建支持向量机....因为人们在使用逻辑回归和支持向量机时遵循的规则不同，有些地方还需要修改 ，在上述式子中的损失部分和正则化部分都去掉 项 在逻辑回归中使用 来平衡样本的损失函数项和正则化项，而在 SVM 中，...Note 最后有别于逻辑回归输出的概率。在这里，当最小化代价函数，获得参数 θ 时，支持向量机所做的是它来直接预测 y 的值等于 1，还是等于 0。所以学习参数 θ 就是支持向量机假设函数的形式。

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《C++Primer》第三章 字符串、向量和数组

string s4 = temp; 2. string对象上的操作 os<>s 从is中读取字符串赋给...C风格字符串 虽然C++支持C风格字符串，但最好还是不要使用。这是因为不仅使用起来不太方便，而且极易引发程序漏洞，是诸多安全问题的根本原因。...如果我们要实现两个C风格字符串拼接，正确的方法是使用strcat和strcpy函数，还需要使用一个用于存放结果字符串的数组，例如下面的代码虽然很常见，但是充满了安全风险，极易引发错误： // 如果我们计算错了...与旧代码的接口 现代的C++程序中充满了数组或者C风格字符串的代码，因此C++专门提供了一组功能： 1....C风格字符串，可以通过c_str成员函数将string转化为C风格字符串 2.

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入门 | 神经网络词嵌入：如何将《战争与和平》表示成一个向量？

维基百科上所有书籍的神经网络嵌入 嵌入 嵌入是离散的（类别化的）变量向连续数值向量的映射。在神经网络语境中，嵌入是离散变量的低维度的学习得到的连续向量表示。...因此所得到的嵌入也应该在向量空间中将相似的数据放置在更相近的位置。...我们想要的是嵌入权重，即作为连续向量的书籍和链接表示。 嵌入本身并不是那么有趣：它们都只是些数值的向量： ?...为了计算相似度，我们取一个查询书籍，然后得出其向量与所有其它书籍的向量之间的点积。（如果我们的嵌入经过了归一化，那么这个点积就是向量之间的余弦距离，其范围从最不相似的 -1 到最相似的 +1。...这个书籍项目示例表明了神经网络嵌入的价值：我们能得到分类目标的向量表示，这个向量表示是低维的，并且相似的实体在嵌入空间中处于相近的位置。

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

x<-c(1,2,3,4,5) y<-c("one","two","three","four")#字符型向量加引号 z<-c(TRUE,T,T,F,F) mode(x)#查看向量x的类型 3.1.向量索引...3.1.1 数值型向量 x<-(1,2,3,4,5) x[1]#取向量x当中第1个元素 x[-1]#取向量x当中除了第1个以外的其它元素 x[c(1,3,5)]#取第1，3，5个元素 x[c(T,F)...]#>1,3,5 循环补充 x[x>3]#从向量x中取出大于3的数 x[x>2&x3 同时 3.1.2 字符型向量 y<-c("one","two","three","four") “one”...colSums(is.na(sleep))#计算每一列缺失值数目 rowSums(is.na(sleep)) c <- c(NA,1:20,NA,NA) d <- na.omit(c)#将NA值移除 十.字符串...10.1 统计字符串长度 > length(c(1,23,456)) [1] 3 > nchar(c(1,23,456)) [1] 1 2 3 > nchar("hello world") [1] 11

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50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

一、向量化操作的概述 对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。...那么，有没有办法，不用循环就能同时处理多个字符串呢，Pandas的向量化操作（vectorized string operation）就提供了这样的方法。...Pandas为可能存在字符串的Series和Index对象提供了str属性，不仅能够进行向量化操作，还能够处理缺失值。...向量化的操作使我们不必担心数组的长度和维度，只需要关系操作功能，尤为强大的是，除了支持常用的字符串操作方法，还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，具有非常大的魔力。...二、向量化的字符串处理方法 Pandas的字符串属的方法几乎包括了大部分Python的内置字符串方法（内置共有45个方法）,下面将列举一些常见的方法的用法，例如上面的count()方法将会返回某个字符的个数

5.9K60

R语言的综合应用-1

require(stringr))install.packages('stringr')library(stringr)一、字符串#1.检测字符串长度str_length(x)length(x) #这是向量的长度...例如 y=c("nihaoa 11","niyehaoa 22","zhangsongwen 33")向量：y字符串：一个引号内的所有东西 “nihaoa 11” 字符：引号内的单个字母/数字...= c("jimmy 150","nicker 140","tony 152") #这是好几个字符串组成的一个向量str_split(y," ")str_split(y," ",simplify =...，不可以是多个逻辑值组成的向量){CODE1}else{CODE2}当（逻辑值是TRUE时），{运行CODE1}当（逻辑值是FALSE时），{运行CODE2}#2ifelse函数 ifelse(x,yes...x为逻辑值或逻辑值向量；yes为逻辑值为TRUE时的返回值；no为逻辑值为FALSE时的返回值​例如：x = rnorm(3)xifelse(x>0,"+","-")#3ifelse()+str_detect

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