在一次课题组师兄汇报的时候，我第一听说了Mantel Test，当时第一眼就被这个漂亮的图形所吸引，所以就想着以后也能用到自己的文章里，便自己花时间了解了下。
文章目录 一、关系矩阵 二、关系矩阵示例 三、关系矩阵性质 四、关系矩阵运算 五、关系图 六、关系图示例 七、关系表示相关性质 一、关系矩阵 ---- A = \{ a_1, a_2 , \cdots , a_n \} , R \subseteq A \times A R 使用 关系矩阵 表示 : M(R) = (r_{ij})_{n\times n} 关系矩阵取值 : M(R)(i, j) = r_{ij} =\begin{cases} 1, & a_i R a_j \\ 0, & 无关系 \end
【输入形式】 一行，供24个整数。以先行后列顺序输入第一个矩阵，而后输入第二个矩阵。
来源：机器之心 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 本文共3994字，建议阅读6分钟。 本文为你分享一篇来自普渡大学与UC Berkeley两位教授的概述论文中的线性代数知识。 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear
上述两个问题，在矩阵分解中可以得到解决。原始的矩阵分解只适用于评分预测问题，这里所讨论的也只是针对于评分预测问题。
本文为 seaboat 为 AI 研习社撰写的独家稿件，得到了其指点和审核，AI 研习社在此表示感谢。 在NLP领域中，为了能表示人类的语言符号，一般会把这些符号转成一种数学向量形式以方便处理，我们把语言单词嵌入到向量空间中就叫词嵌入（word embedding）。 比如有比较流行的谷歌开源的 word2vec ，它能生成词向量，通过该词向量在一定程度上还可以用来度量词与词之间的相似性。word2vec采用的模型包含了连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型，并通过神经网络来训练。 但这篇文章不
选自arXiv 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤、蒋思源 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear Algebra》可以作为线性代数知识的参考资料，本文将对其中的部分内容（主要为第二章：
董鑫，携程基础业务部BI团队高级算法工程师，博士毕业于上海交通大学计算机科学与技术系。 近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender
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这篇是那篇论文的步骤的结尾，也是其核心，ERI(表情Expression比率Ratio图像Image)。
近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems》，本文将分享深度学习在推荐系统上的应用，同时介绍携程基础BI团队在这一领域上
今天我想分享一个简单的 idea，它既不新颖也不花哨。甚至很多人都有过这个想法。但是无论你有没有这么想过，我都希望你能抽出几分钟和我一起重新感受这个想法。
颜色模式 : 将 某种颜色 表现为 数字形式 的模型 , 即记录图像颜色的方式 ; 下面是 所有的 颜色模式 :
本教程将通过一个简单但又综合全面的例子来介绍Q-learning 算法。该例子描述了一个利用无监督训练来学习未知环境的agent。 假设一幢建筑里面有5个房间，房间之间通过门相连。我们将这五个房间按照从0至4进行编号，且建筑的外围可认为是一个大的房间，编号为5。房间结构如下图：
奇异值分解（The Singular Value Decomposition，SVD）
设A = (a_{ij}),B = (b_{ij})是两个m \times n矩阵，则m \times n 矩阵C = c_{ij}) = a_{ij} + b_{ij}称为矩阵A与B的和，记为A + B = C
DNN（deep neural networks）在计算机视觉任务中取得了很好的效果，比如图像分类、目标检测、实例分割等。不过，大量的参数和计算的复杂度带来的高存储和高计算性能的限制，使得DNN很难应用在一些低性能的设备上。为了解决这个问题，提出了很多压缩技术：network pruning，low-rank decomposition，efficient architecture design，network quantization。其中，network quantization将全精度（full-precision）网络中的权重和激活值转换成低精度的表达。其中一个极端的情况就是 binary neural network（BNN 二值神经网络），它将权重和激活值的数值限制在两个取值：+1和-1。如此，相比全精度的网络，BNN的大小可以缩小32倍（全精度网络中一个双精度数值用32bit表示，BNN中一个数值用1bit表示），并且使用乘法和加分的卷积运算可以使用更高效的 XNOR 和 bitcount 运算代替。
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在线性代数里，正定矩阵 (positive definite matrix) 有时会简称为正定阵。 定义: A A是n阶方阵，如果对任何非零向量xx，都有 xTAx>0 x^TAx> 0，其中 xT x^T 表示 x x的转置，就称AA正定矩阵。
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
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本公众号一向坚持的理念是数据分析工具要从基础开始学习，按部就班，才能深入理解并准确利用这些工具。鼠年第一篇原创推送比较长，将从基础的线性代数开始。线性代数大家都学过，但可能因为联系不到实用情况，都还给了曾经的老师。线性代数是数理统计尤其是各种排序分析的基础，今天我将以全新的角度基于R语言介绍线性代数，并手动完成PCA分析，从而强化关于线性代数和实际数据分析的联系。
Affinity Propagation简称AP, 称之为近邻传播算法， 是一种基于图论的聚类算法。将所有样本点看做是一个网络中的节点，图示如下
Singular Value Decomposition (SVD)是线性代数中十分重要的矩阵分解方法，被称为“线性代数的基本理论”，因为它不仅可以运用于所有矩阵(不像特征值分解只能用于方阵)，而且奇异值总是存在的。
在实际应用的过程中。相似性度量和计算是很经常使用的一个方法。比如网页去重、推断帖子是否相似、推荐系统衡量物品或者用户的相似度等等。当数据量大的时候，计算的时间和空间复杂度就会是一个很重要的问题，比如在推断相似发帖的时候。我们能够用kmeans来进行聚类。可是资源的消耗是巨大的。所以本文推荐一种方法，minhash+lsh（局部敏感hash），用minhash来降维。用lsh来做近似查询，本文主要介绍一下minhash。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
找出“主变量”pivotvariables，主列，即主元所在的列，其他列，称为自由列。（自由列表示可以自由或任意分配数值，列2和列4的数值是任意的，因此x2和x4是任意的，可以自由取）。
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用，这部分知识比较散也比较难理解，看代码不是很好懂，所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 SVD思维导图 奇异值分解是什么 奇异值
先学了R，最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。
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最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用，这部分知识比较散也比较难理解，看代码不是很好懂，所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 奇异值分解是什么 奇异值分解（Sin
Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验，由Nathan Mantel在1976年提出。之所以抛开相关系数发展这样一种方法，是因为相关系数只能处理两列数据之间的相关性，而在面对两个矩阵之间的相关性时就束手无策。Mantel检验专治这种不服。
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 PCA的作用 你手上有一批数据，但是特征太多，你感觉数据太稀疏了 你选了一堆特征，但是感觉某些特征之间的相关性太高了，比如用户月消费预测的时候，你选了用户身高以及用户性别这两个特征，一般男生的身高比较高，你觉得特征有点冗余 你的小霸王内存不够，内存只有4个G，装不下太大的矩阵，但是你又不想减少训练数据，N
特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征；而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。
上回书说到Q-Learning介绍、算法原理，并引出了路径寻优的故事，这回我们仔细说一下如何利用Q-Learning算法解决这个问题。
就可以求出唯一解：X= -984.7667 Y= -61.2 Z= 327.5667 看起来确实有点难度哦！
皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数，用来反映两个变量之间相似程度的统计量。或者说用来表示两个向量的相似度。
给定两个矩阵A和B，要求你计算它们的乘积矩阵AB。需要注意的是，只有规模匹配的矩阵才可以相乘。即若A有Ra行、Ca列，B有Rb行、Cb列，则只有Ca与Rb相等时，两个矩阵才能相乘。
知识图谱以形式化、规范化的方法表示知识，将知识表示为三元组(triple)进行存储。三元组包含主语（头实体）、宾语（尾实体）和二者之间的关系，通常表示为(h,r,t)，在计算机中可以用一个有向图表示。知识图谱的完整性和准确性是影响其可用性的主要因素，目前已有的知识图谱多数存在数据不完整的问题，链接预测技术能够自动知识图谱进行补全，提高知识图谱的质量，是一个非常有意义的研究问题。
本文介绍了推荐系统中的矩阵分解方法及其在音乐推荐中的应用。通过对比不同的数据类型和分解方法，实验结果表明，基于低秩矩阵分解的推荐算法在音乐推荐中具有较好的效果。同时，本文还探讨了如何使用隐语义模型进行音乐推荐，并分析了推荐系统的实时性和扩展性问题，为推荐系统的研究和应用提供了有益的参考。
本篇介绍下图形学中涉及的线性代数，通过本篇的学习，可以为后续学习图形的各种变换打下坚实的基础。为了避免单纯介绍数学带来的抽象，本篇会以图形的方式来解释数学。那现在就开始吧。
摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子；)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
原文地址：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm
共空间模式（Common Spatial Pattern, CSP）是一种对两分类任务下的空域滤波特征提取算法，能够从多通道的脑机接口数据里面提取出每一类的空间分布成分。公共空间模式算法的基本原理是利用矩阵的对角化，找到一组最优空间滤波器进行投影，使得两类信号的方差值差异最大化，从而得到具有较高区分度的特征向量。
隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：
本文介绍了随机化主成分分析（Randomized PCA）在去噪、降维、数据压缩、流形学习等领域的应用，并分析了在分布式计算环境下，Randomized SVD 算法在处理大型数据集的去噪、降维任务中的优势。
设\(λ=λ_i\)是矩阵\(A\)的一个特征值，则有方程\((A-λ_iv)x=0\),可求得非零解\(x=p_i\)即为\(λ_i\)对应的特征向量。(若\(λ_i\)为实数，则\(p_i\)可取实向量；\(λ_i\)为复数，则\(p_i\)可取复向量)
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