在matlab中，plot函数用来绘制二维图像。 1.plot默认格式 plot(x,y)这种格式中，若x,y是向量，则它们必须具有相同的长度。...函数将以x为横轴，绘制y。 若x,y都是矩阵，则它们必须具有相同的尺寸，plot函数将针对x的各列绘制y的每列。...若x和y之一为向量，另一个为矩阵，则矩阵必须有一维与向量的长度相等。...若x和y之一为标量，另一个为标量或者向量，则绘制离散的点；然而想要看到绘制的点，用户必须指定表示点位的记号。 2.plot属性应用 带属性的格式中。...具体来讲，针对y的每个数据，以数据的索引当做x与其值配对绘制曲线。如果y是向量，那么x轴的尺度范围从1到y的长度。如果y是矩阵，则绘制y的每列，列中数据对应的x，则取各值对应的行号。
如果我们想要42存储为整数，我们必须“强制”它到该类： y = as.integer(42) class(y) ## [1] "integer" 强制将强制R将数据存储为特定类，如果我们的数据与该类不兼容...由于这只是一个警告，R将继续执行脚本或者函数中的任何后续命令，而“错误”将导致R停止。 5.3.2 字符/字符串 “character”类存储各种文本数据。...因此，当存储具有重复元素的字符串向量时，更有效地办法是将每个元素分配给整数并将向量存储为整数和附加的字符串与整数关联的表格中。因此，默认情况下，R将读取数据表的文本列作为因子。...这必须在每个R会话刚开始时完成。 options(stringsAsFactors=FALSE) 练习如何使用因子为上面的任意长的矢量，比如str_vector，创建颜色矢量？...列表允许将不同类型和不同长度的数据存储在单个对象中。列表的每个元素可以是任何其他R对象：任何类型的数据，任何数据结构，甚至其他列表或函数。
因此，我们使用一个利用了递归结构的模型。使用递归神经网络建模句子的另一个好处是我们现在可以输入任意长度的句子。...首先，认为我们可以使用相同的矩阵 W 将所有单词连接在一起，得到一个非常有表现力的 h^{(1)} ，然后再次使用相同的矩阵 W 将所有短语向量连接起来，得到更深层的短语，这样的想法是不是太天真了？...1.2 Syntactically Untied SU-RNN 正如我们在前一节的批评中所讨论的，使用相同的 W 将名词短语和动词短语组合在一起，将介词短语和另一个词向量组合在一起，从直觉上看似乎是错误的...[使用递归神经网络可以正确地对对比连词X和Y的情感进行分类，而MV-RNN则不能] 我们观察到的最后一类错误是上图中显示的 X but Y连接词 。...这里的 X 可能是负的，但如果Y是正的，那么模型对句子的情感输出应该是正的！MV-RNNs正在与之斗争。 因此，我们必须寻找一种更富表现力的组合算法，能够完全捕捉这些类型的高级构成。
SPP与CNN比较有几个特点： SPP对于任意大小而输入都能产生固定长度的输出，在之前深度网络中使用的滑动窗口池化不能。...分类器（SVM/softmax）或全连接层需要固定长度向量的输入，这样的向量可以通过词袋（BoW）方法生成，该方法将特征聚合在一起。...类似地，每个特征映射为16个值（蓝色），并形成一个16×256-d向量。 将上述3个向量串联起来形成1-d向量（21x256d）。 最后，这个一维向量像往常一样进入FC层。...如上所示，仅使用SPP，所有模型的错误率都有所降低。通过多尺寸训练，错误率进一步降低。...然后，与R-CNN一样，针对这些特征为每个类别训练一个二进制线性支持向量机分类器。我们使用地面实况窗口来生成正样本。负样本是那些与正窗口重叠最多30%的样本(由(IOU)比率测量)。
这个问题可以转化为初始化这个g，定义g0为该g的初始化形式，那么g0则为向量W0和向量X0的内积。 由于这是一个初始化的情况，因此可以将向量W0和向量X0均设为0向量（向量的各个分量均为0）。...然后找到第一个分类错误的点，如果期望该点是正类，结果变成了负类，此时t轮的w向量转置与x向量点乘结果为负，表现为上图右上角结果，x向量与w向量的夹角大于90度(此时的w向量转置与x向量点乘最后的结果不满足分类点...)，此时就得纠正，让t轮的w向量变为(t+1)轮的w，(t+1)轮的w向量是通过w与x向量求和得到的(w(t)+y(t)*x(t))； 如果被误分为正类的点，此时t轮的w向量转置与x向量点乘结果为正，x...实际实践中，可以将每个点进行遍历，直到将所有分类错误点全部修正，分类正确，这种称为Cyclic PLA。...以上提到内积大，就越接近，也就是夹角小，但是长度也有可能产生影响，接下来分析w(t+1)与w(t)的向量长度关系： 我们知道PLA的一个核心思想是纠正错误，也就是此时的yn与w(f)的转置乘以x(n)异号
【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】 3.1 数据结构：数据框、向量、矩阵、列表 3.1.1）数据框≈表格【每一列有要求→数据类型必须是统一的，只有一种数据类型...；文件与数据有区别--文件是在电脑上真实存在的，数据框没有真实存在在电脑上，只有在R语言上才显示】 3.1.2）向量=一串数据，数据框中单独拿出来的数据，视为一个整体【可生成、转换向量】 特点：只能有一种数据类型...【不允许混淆】，可有重复值 （1）向量的生成 （1.1）原始用法：用函数c（）将元素逐一放到一起 c(2,5,6,2,9)--1 2 5 6 2 9 【字符型必须带引号】 c("a","f","md",...数值型与字符型放在一起---字符型 逻辑型与字符型放在一起---字符型 逻辑型与数值型放在一起---数值型 一个向量只能有一种类型，就算写错了，也会帮你改正 4.1 对单个向量进行的操作 （1）赋值给一个变量...【中括号里要等长向量，且对应逻辑值的向量】 留下自己想要的要求的数值【取子集=中括号】 x=8：12 x==10 x中括号外是被取子集的向量x==10中括号内是与x长度相等的逻辑值向量-取的是true
超平面将特征空间分成了两个空间 R1 和 R2，在上面的空间 R1 中满足判别函数 g (x)>0，在下面的空间 R2 中满足判别函数 g (x)x 为特征空间中的一点，当 x 位于 R1 中的时候，g (x) 是大于 0 的，所以超平面的法向量 W 是指向 R1 区域，因此把 R1 中的任意一个 x 称为它是位于超平面 H 的正侧；相应的称...上式中， 就是 x 在 H 上的投影，r 是 x 到 H 的垂直距离， 为单位向量，只表示方向。...对所有样本满足 的 a 即为一个解。 解区 对于每个样本 来说，等式 确定了一个穿过权空间原点的超平面， 为其法向量。 解向量如果存在的话，必须在超平面的正侧。...均方误差 如果只用有限项来逼近，即 (x 为 D 维，d<D) 均方误差为： 将 x 和 x 的逼近值代入均方误差，得到： 是正交向量系，得到： 其中 R 为产生矩阵。
R基础概念及数据类型重要提示1.Tab键可以补全函数、变量名、指定数据框的行名列名等，能够有效避免错误输入与提高效率2.只有赋值才会使变量发生变化，没有赋值R只是单纯展示出数据3.在R中，Error是唯一代表错误的...，大部分Warning可以忽略，但并不是出现了Error才是错误，一定要反复检查代码是否完成了目的，小心暗流4.R中“=”与“的形式参数=实际参数中，仅可用"="R中数据类型分为字符...(a) #仅当赋值了a才会改变> is.numeric(a)[1] FALSE向量向量将R中不同元素组合生成length()查看向量的长度，即向量有多少个元素class()判断向量的数据类型*向量可以有元素名称...,to=5,by=2);se #若设置的步长无法到达终点，取到达终点的前一个数#上式可简化为seq(1,5,2)se==1 #逐一判断se中的数据是否为1，返回对应长度的逻辑值向量se %in% c(1,2...[1] 1 3 5> #上式可简化为seq(1,5,2)> se==1 #逐一判断se中的数据是否为1，返回对应长度的逻辑值向量[1] TRUE FALSE FALSE> se %in% c(1,2)
P-R曲线¶ P-R曲线又叫做：PRC 图2 PRC曲线图 根据预测结果将预测样本排序，最有可能为正样本的在前，最不可能的在后，依次将样本预测为正样本，分别计算当前的精确率和召回率，绘制P-R曲线。...{FP}{TN+FP}\quad ROC 根据预测结果将预测样本排序，最有可能为正样本的在前，最不可能的在后，依次将样本预测为正样本，分别计算当前的TPR和FPR，绘制ROC曲线。...在计算mAP之前，还需要使用到两个基础概念：准确率（Precision）和召回率（Recall） 2.1准确率和召回率 准确率：预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...对于一个在ImageNet训练好的GAN，IS主要从以下两个方面进行评价： **清晰度：**把生成的图片 x 输入Inception V3模型中，将输出 1000 维(ImageNet有1000类)的向量...其中， l_x 表示生成序列x的长度， l_r 表示参考序列lr的最短长度。
同一个表达式中的向量并不需要具有相同的长度。如果它们的长度不同,表达式的结果是一个与表达式中最长向量有相同长度的向量。...表达式中较短的向量会根据它的长度被重复使用若干次(不一定是整数次)，直到与长度最长的向量相匹配。而常数很明显的将被不断重复。...； range函数的值是一个长度为2的向量，即c(min(x),max(x)) length(x)返回了向量x中元素的个数，也就是x的长度。...pmax和pmin将返回一个与最长的向量长度相等的向量，向量中的元素由参数中所有向量在相应位置的最大值(最小值)组成； 如果要使用复数，需要直接给出一个复数部分。...> x[is.na(x)] 将向量x中所以NA元素用0来代替 > y[y 将向量(-y)中 与向量y的负元素对应位置的元素 赋值给
一、 数组 数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的。...向量只有在定义了dim属性后才能作为数组在R中使用。...1.数组索引 数组元素可以通过给定数组名及其后方括号中用逗号隔开的下标访问。可以根据索引数组去给数组中不规则的元素集合赋值或者将数组中特定的元素返回到一个向量中。...· 短的向量操作数将会被循环使用以达到其他操作数的长度。 · 有且只有短的向量和数组在一起，数组必须有一样的属性dim，否则返回一个错误。 · 向量操作数比矩阵或者数组操作数长时会引起错误。...维度向量(dimensionvector)是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的。向量只有在定义了dim属性后才能作为数组在R中使用。
¶P-R曲线又叫做：PRC图片图2 PRC曲线图根据预测结果将预测样本排序，最有可能为正样本的在前，最不可能的在后，依次将样本预测为正样本，分别计算当前的精确率和召回率，绘制P-R曲线。...TN+FP}\quad$ROC根据预测结果将预测样本排序，最有可能为正样本的在前，最不可能的在后，依次将样本预测为正样本，分别计算当前的TPR和FPR，绘制ROC曲线。...在计算mAP之前，还需要使用到两个基础概念：准确率（Precision）和召回率（Recall）2.1准确率和召回率准确率：预测为正的样本中有多少是真正的正样本。召回率：样本中的正例有多少被预测正确。...对于一个在ImageNet训练好的GAN，IS主要从以下两个方面进行评价：清晰度：把生成的图片 x 输入Inception V3模型中，将输出 1000 维(ImageNet有1000类)的向量 y ，...$其中，$l_x$表示生成序列x的长度， $l_r$表示参考序列lr的最短长度。
但是也有一个缺点，就是预测实体的start和end是独立的（理论上应该联合start和end一起考虑是否是一个实体），解码阶段容易解码出非实体，例如：图片token“林”预测为start，“伟”预测为end...片段的长度，然后通过embedding矩阵转为向量。句子特征，例如cls向量。...缺点：对于长度为N的句子，如果不限制长度的话，会有N(N+1)/2，长文本的话，片段会非常多，计算量大，而且负样本巨多，正样本极少。...所以提出计算attention权值时，将词向量与位置向量分开计算：图片去掉了attention计算中的scaled，即不除以$\sqrt{d_k}$，认为效果更好。...Unbiased positive-unlabeled learning正是解决未标记样本中存在正例和负例的情况，作者定义为：R_{\ell}=\pi_{n} \mathbb{E}_{\mathbf{X
【R笔记】R语言函数总结 R语言与数据挖掘：公式；数据；方法 R语言特征 对大小写敏感 通常，数字，字母，. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以 ....基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式（compound expression）。 一行中，从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释。 R是动态类型、强类型的语言。...80，atom=1e-08)——茎叶图,scale控制茎叶图的长度，为2即是以0~4为一组，5~9为一组将个位分成两部分，width是绘图宽度，atom是容差 boxplot（）——箱图，...（）——如果向量中至少包括1个NA值，则返回错误；如果不包括任何NA，则返回原有向量 merge(x = targets, y = infanty)——合并数据框，x和y是待合并数据框，相同属性字段也会合并在一起...参见 R语言进阶之4：数据整形（reshape） 字符串处理 nchar()——获取字符串长度，它能够获取字符串的长度，它也支持字符串向量操作。
M步骤本身可以分成两部分，与λ有关的最大化，它不依赖于F，与φ有关的最大化，它必须为每个模型专门处理（例如，参数化、半参数化或非参数化）。因此，模型的EM算法有以下共同特点。 11. E步。...这种完全参数化的情况对应于第1节中描述的单变量高斯家族的混合分布，其中（1）中的第j个分量密度φj（x）为正态，均值为μj，方差为σ 2 j。...mixEM(waiting, lambda = .5) 上面的代码将拟合一个二成分的混合分布（因为mu是一个长度为2的向量），其中标准偏差被假定为相等（因为sigma是一个标量而不是一个向量）。...，m，叠加在一起。估计θˆ 另外，使用summary也可以得到同样的输出。 summary(wait1) 3....然而，一些作者最近考虑了这样的问题：除了确保模型中参数的可识别性所需的一些条件外，φj（x）是不指定的。我们使用Elmore等人（2004）的切割点方法。
然后找到第一个分类错误的点，如果这个点表示正类，被误分为负类，即w_t^Tx_{n(t)}x夹角大于90度，其中w是直线的法向量。...所以，x被误分在直线的下侧（相对于法向量，法向量的方向即为正类所在的一侧），修正的方法就是使w和x夹角小于90度。...通常做法是w\leftarrow w+yx,\ y=-1，如图右下角所示，一次或多次更新后的w+yx与x夹角大于90度，能保证x位于直线的下侧，则对误分为正类的错误点也完成了直线修正。...所以，下一步，我们还需要证明w_{t+1}与w_t向量长度的关系： w_t只会在分类错误的情况下更新，最终得到的||w_{t+1}^2||相比||w_{t}^2||的增量值不超过max||x_n...也就是说，w_t的增长被限制了，w_{t+1}与w_t向量长度不会差别太大！
用矩阵和向量来表示非线性函数的数学模型如下： (4) 模型 (4) 中，z = f(x) 为目标函数，三个约束条件中，第一个为定义域约束，第二个为线性约束 (A为系数矩阵)，第三个为非线性约束。...鉴于该包为默认安装包，大多数人比较熟悉，下面着重探讨专门解决非线性优化的 Rdonlp2 包的用法。 R中，Rdonlp2包是一个非常强大的包，可以方便快速地解决光滑的非线性规划问题。...par.upper和par.lower向量，分别为自变量的上下界限，即模型(4)中的xu和 xl，它们的长度应该和向量 par 相等。...线性约束： A线性约束矩阵，即模型 (4) 中的矩阵 A，其列的长度必须和向量 par 相等 (即总变量个数)， 其行的长度必须和线性约束的个数相等。...lin.upper和lin.lower向量，分别为线性约束条件的上下界限，即模型(4)中bu和bl，它们的长度应该和线性约束的个数相等。
）CBC 是要求给一个初始化的向量，然后将每个输出与该向量作运算，并将运算的结果作为下一个加密块的初始化向量，CFB 和 OFB 则不需要提供初始化向量，直接将密码或者输出作为初始化向量进行运算；这样就避免了明文的规律出现在密文中...将明文分成n个64比特分组，如果明文长度不是64比特的倍数，则在明文末尾填充适当数目的规定符号。...DES加密得到第一组密文C1(注意：这里有向量I的说法，ECB模式下没有使用向量I) 3、第二组数据D2与第一组的加密结果C1异或以后的结果进行DES加密，得到第二组密文C2 4、之后的数据以此类推，得到...PKCS7Padding(PKCS5Padding)填充方式：为.NET和Java的默认填充方式，对加密数据字节长度对8取余为r,如r大于0,则补8-r个字节，字节为8-r的值;如果r等于0,则补8个字节...而且Key必须为8字节的数据，否则会直接抛异常出来，当使用ECB模式下，不管传入什么IV向量，加密结果都一样。
(n=3) #从一组正态分布的数字取出三个#法4：通过组合产生更为复杂的向量paste0(rep("x",times=3),1:3) #两个向量合成一个向量常见错误#引号、拼写（函数）错误、大小写#不能使用中文字符...% x #y的每个元素在x中存在吗，返回的逻辑值长度与y长度一致#x==y和x%in%y的区别x==y #x与对应位置的y相等吗x%in%y #x的每个元素在y中存在吗？...x x[x == 10] #[]外面是需要筛选的向量，里面是逻辑值，返回与x长度相同，且一一对应的逻辑值向量，取逻辑值为TRUE的值x[x x[x %in%...即：向量中的元素一对一的进行计算#循环补齐发生的条件：1.等位运算（两个向量，元素与元素之间一对一的计算）；2.两个向量长度不相等。...最终产生多少个逻辑值还需要要长向量的长度#取子集专用中括号：[]:将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。
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