我正在尝试从测试目标计算MTF。我很容易计算扩展函数,但是FFT的结果对我来说不太有意义。总之,这些价值观似乎是交替的,给了我一个反映我所期望的东西。为了进行测试,我使用了一个简单的方波和numpy:
from numpy import fft
data = []
for x in range (0, 20):
data.append(0)
data[9] = 10
data[10] = 10
data[11] = 10
dataFFT = fft.fft(data)
结果看起来是正确的,除了这个标志.我认为前4个值的例子如下:
30.00000000 +0.00000000e+
我被指派编写一个以整数或浮点数作为输入的程序,并返回该值的sin和cos,并以小数点6位为单位。但是当输入为90和180时,我得到了奇怪的负零,而不是“正”零。
代码:
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <iomanip>
using namespace std;
const double PI = 3.14159265;
int main() {
float x;
cin >> x;
x = x * PI / 180;
cout << fi
我有一个我标记的文档,然后我取另一个文档,通过计算它们的余弦相似度来比较这两个文档。
然而,在我计算它们的相似性之前,我想先增加其中一个单词的权重。我正考虑把这个单词的数量增加一倍,但我不知道该怎么做。
假设我有以下..。
text = [
"This is a test",
"This is something else",
"This is also a test"
]
test = ["This is something"]
接下来,我定义停止词,并为这两组文档调用CountVectorizer。
我一直遵循这个指南,将其移植到javascript:
一切都很顺利,直到9点(正升点)和10点(赤点)。我不能重现他们给出的答案。
(9)找到太阳的赤经阿尔法:(a)开普敦:
lambda = 326.186
epsilon = 23.4396
alpha = arctan (tan(lambda) x cos(epsilon)) // in same quadrant as lambda
// THEIR RESULT
alpha = 328.428
// MY RESULT
var DEGREES = function (val) {
return val / (Math.PI
对于这个问题,我使用来自的数学库
我的目的是在对输入值的前向傅里叶变换的结果进行逆傅里叶变换后,得到我的输入。
当我对输入的正向傅里叶变换的结果进行逆傅里叶变换时,得到正确的输出。
我到底做错什么了?
public void fourierTestTemp(){
double[] input = new double[]{1,0,0,0,0,0,0,66,888,0,0,0,0,0,0,0};//Length = 16
double[] result = new double[input.length];//This double array will hold the re
我正在尝试在Weka中实现余弦距离,但进展不是很顺利。看起来我必须实现很多东西才能获得一点收获。我尝试遵循欧几里得距离实现,但它没有直接实现接口,而是扩展了NormalizableDistance。
除此之外,我尝试使用K-means++和我的"cosine to be“实现,但它崩溃抛出了索引越界异常。
我如何实现余弦距离,以便仅从代码中使用它,我不需要所有与GUI相关的函数?
我使用表示产品用户购买行为的IndexedRowMatrix,为了构建产品推荐,我使用余弦相似度来计算产品之间的相似性。PySpark提供了一个名为columnSimilarities()的函数。
我的问题是,在使用columnSimilarities()之前,是否需要规范每个产品的向量?我读过关于归一化和余弦相似的文章,并且理解余弦相似已经对向量进行了归一化,就好像我们把向量规范化了一样,余弦相似性就是这两个向量的点乘积。参考文献
另外,余弦相似度与点积的距离度量问题中的一个答案表明,Sometimes it is desirable to ignore the magnitude, hen
我创建了一个试图计算函数的DTFT的代码。
这是我的密码:
figure
n = linspace(0,2*pi,1500); %example
x = cos(n); %example
l = length(n);
syms k w
Xk = sum(x(1:l).*exp((-1i.*k.*2/l.*pi.*(0:l-1))));
Xk = matlabFunction(Xk);
d = linspace(-5,5,1000);
stem(d,Xk(d))
为了检查我的代码,如您所见,我尝试通过对cos(n)的离散时间傅立叶变换进行采样并与cos(x)的连续时间傅里叶变换进行比较,来计算它
我有一些单词是我想要考虑的与原始单词相似的同义词。例如,在本例中,单词restaurant和bar被视为同义词。
为了在这种情况下应用余弦相似度,我决定在两个向量中保留相同的单词,但是如果一个单词被认为是同义词,那么我会在计数器中减去一个“惩罚”。在这个场景中,我必须将原始的v1='cafe‘与v2='restaurant’进行比较。然后,我有以下内容:
v1=Counter({'cafe': 1})
v2=Counter({'cafe': 0.65}) #0.65 because word restaurant is synonym
然而,如果