minhash 1. 把文档A分词形成分词向量L 2. 使用K个hash函数,然后每个hash将L里面的分词分别进行hash,然后得到K个被hash过的集合 3. 分别得到K个集合中的最小hash,然后组成一个长度为K的hash集合 4. 最后用Jaccard index求出两篇文档的相似度 simhash 1. 把文档A分词形成分词向量L,L中的每一个元素都包涵一个分词C以及一个分词的权重W 2. 对L中的每一个元素的分词C进行hash,得到C1,然后组成一个新的向量L1 3. 初始化一个长度

要用到FIR滤波器和抽样器下面研究这两个的Matlab实现: Fir滤波器: matlab上fir滤波器的关键字是fir1 在command窗口输入help fir1出现帮助文档: >> help fir1 fir1 FIR filter design using the window method.                                              fir滤波器使用窗函数法设计 B = fir1(N,Wn) designs an N'th order

接opencv6.2-improc图像处理模块之图像尺寸上的操作 本文大部分都是来自于转http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/table_of_content_imgproc/table_of_content_imgproc.html#table-of-content-imgproc ,只是个按照自己想法的组织罢了. 六.边缘检测 其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值,然后在其函数空间

(一)二维数据曲线图 一.绘制单根二维曲线 1.基本调用格式 plot(x,y) (1)x,y为长度相同的向量,分别用于储存x坐标和y坐标数据 (2)用于绘制以x,y为横,纵坐标的二维曲线. (3)举例 >> x=linspace(,*pi,); >> y=*exp(-*x).*cos(*pi*x); >> plot(x,y) 效果如下: 从这里我们可以明白plot绘图,其实是取点,然后用光滑的曲线进行连接的.可以说是最差的插值方法吧. 2.plot函数最简单的调用格式

之前我们探讨了一元随机变量的分布列,下面我们应该将相应的性质推广到多元随机变量的分布列,在这里我们主要以讨论二元随机变量分布列为主. 利用类比的方法,我们很容易将一元随机变量的分布列的性质推广上来. 同时引入二元随机变量的概率分布函数. 这里X.Y各自的分布成为二元向量<X,Y>的边缘分布. 利用分布函数求解概率的恒等式: 证明:

 (1)RANDN产生正态分布数的语法: RANDN(N) :产生N× N的矩阵,其元素是按正态分布的数组: RANDN(M,N) and RANDN([M,N]):产生M×N的矩阵: RANDN(M,N,P,...) or RANDN([M,N,P...])产生随机序列: (2)RANDN产生伪随机数的语法: 发生器的状态决定所产生数的序号. S = RANDN('state') 是一个二元向量,包括标准发生器的状态: RANDN('state',S):设置发生器的状态为S(即标准状态):

Spark机器学习之协同过滤算法 一).协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计算"的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相似度的定义 1.2 分类 1.在基于用户的方法的中,如果两个用户表现出相似的偏好(即对相同物品的偏好大体相同),那就认为他们的兴趣类似.要对他们中的一个用户推荐一个未知物品, 便可选取若干与其类似的用户并根据他们的喜好计算出对各个物品的综合得分,再以得分来推荐物品.其整体的逻辑是,如果其他用户也偏好某些物品,

Babylon.GUI是一个基于Babylon.js的WebGL库,可以用来在WebGL3D场景中生成交互性UI与动态纹理.相比于html ui,Babylon.GUI的功能较为简化,但使用起来也更加简单,并且具备一些适用于3D编程的独有特性.如果你正寻找一款适用于h53d场景的ui库,这也许正是你所需要的. 为了减少误解,翻译正文使用中英文对照方式呈现,官方教程原地址:http://doc.babylonjs.com/overviews/gui overviews 概述 Babylon.GUI

基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买,收藏,内容评论或分享),并对这些喜好进行度量和打分.根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系.在有相同喜好的用户间进行商品推荐.简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x.y.z三本图书,并且给出了5星的好评.那么A和B就属于同一类用户.可以将A看过的图书w也推荐给用户B.   基于用户协同过滤算法的原理图 所以,协同过滤算法主要分为两个步骤: 1.寻找相似的用户集合: 2.寻找集

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/representation/ 机器学习模型不能直接看到.听到或感知输入样本.必须创建数据表示,为模型提供有用的信号来了解数据的关键特性.也就是说,为了训练模型,必须选择最能代表数据的特征集. 1- 特征工程 机器学习的关注点是特征表示,也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型. 1.1- 将原始数据映射到特征 左侧表示来自输入数据源的原始数据,右侧表示特征矢量,

matlab中randn(‘state’)转载:http://www.cnblogs.com/rong86/p/3572284.html randn('state') 随机数都是由RandStream随机数据流生成的(里面有一套固定的算法,一般用时间发生装置).其中就有'state','seed','twister'等参数. ‘state’是对随机发生器的状态进行初始化,并且定义该状态初始值.比如你过一段时间还要使用这个随机数的时候,还能保持当前的随机取值. 比如randn('state',20

分类模型的预测目标是:类别编号 回归模型的预测目标是:实数变量 回归模型种类 线性模型 最小二乘回归模型 应用L2正则化时--岭回归(ridge regression) 应用L1正则化时--LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 决策树 不纯度度量方法:方差 0 准备数据 archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00275/Bike-Sharing-Dataset.z

目录 Abstract 1 Introduction 2 Related Work 3 Binary Convolutional Neural Network 3.1 Binary-Weight-Networks 3.2 XNOR-Networks 4 Experiments 4.1 Efficiency Analysis 4.2 Image Classification 4.3 Ablation Studies 5 Conclusion 参考资料 论文地址:http://ai2-website

MATLAB rectangle函数1 语法说明rectangle('Position', pos)rectangle('Position', pos, 'Curvature', cur)rectangle(___, Name, Value)`rectangle(ax, ___)r = rectangle(___)2 详细说明rectangle('Position', pos) 创建一个2维矩形,pos是一个向量[x y w h],其中,x y是绘制矩形的左下角位置.从点(x, y)开始绘制一个

目录 python内置模块collections介绍 1.namedtuple 2.deque 3.defaultdict 4.OrderedDict 5.ChainMap 6.Counter 7.小结 python内置模块collections介绍 collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类. 1.namedtuple python提供了很多非常好用的基本类型,比如不可变类型tuple,我们可以轻松地用它来表示一个二元向量. >>> v = (2,3

如果你没有任何编程经验,而且想尝试一下学习编程开发,这个系列教程一定适合你,它将带你学习最基本的Python语法,并让你掌握小游戏的开发技巧.你所需要的,就是付出一些时间和耐心来尝试这些代码和操作. @[top] 一.准备工作 1 下载安装 python 2 下载安装VS code编辑器 安装时,要注意勾选 添加到path 3 安装pygame模块 在VisualStudioCode的顶部菜单[Terminal-New Teminal]打开命令行终端,然后输入命令python -m pip in

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标,它是杰卡德相似系数的补集,被定义为1减去Jaccard相似系数.而杰卡德

Generative Models 生成模型帮助我们生成新的item,而不只是存储和提取之前的item.Boltzmann Machine就是Generative Models的一种. Boltzmann Machine Boltzmann Machine和Hopfield Network对比 Energy Function是相同的 神经元\(x_i\)的取值在0和1之间,而不是Hopfield Network中的-1和1. 使用Boltzmann Machine来产生新的状态,而不是提取存储的

1.二维曲线(1)plot函数①plot函数的基本用法:plot(x,y),其中x和y分别用于存储x坐标和y坐标数据. >>x=[1,2,3]; >>y=[4,5,6]; >>plot(x,y)②最简单的plot函数调用格式:plot(x)当plot函数的参数x是复数向量时,则分别以该向量元素实部和虚部为横.纵坐标绘制出一条曲线. >>x=[1,2,3]; >>y=[4,5,6]; >>cx=x+y*i; >>plot(c

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

传统解法 题目来自 leetcode 335. Self Crossing. 题意非常简单,有一个点,一开始位于 (0, 0) 位置,然后有规律地往上,左,下,右方向移动一定的距离,判断是否会相交(self crossing). 一个很容易想到的方案就是求出所有线段,然后用 O(n^2) 的时间复杂度两两判断线段是否相交,而线段相交的判断,可以列个二元一次方程求解(交点).这个解法非常容易想到,但是实际操作起来比较复杂,接下去介绍利用向量的解法. 向量解法 简单回顾下向量,具体的自行谷歌.向量就