接上一篇:http://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 7. 夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度. 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异. (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦        类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n

2.5 多维数组和矩阵 2.5.1 生成数组或矩阵 数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性),维数向量是一个元素取正整数的向量,其长度是数组的维数,比如维数向量有两个元素时数组为2维数组(矩阵).维数向量的每一个元素指定了该下标的上界,下标的下界总为1 1.将向量定义成数组 向量只有定义了维数向量(dim属性)后才能被看作是数组 > z<-1:12 > dim(z)<-c(3,4);z [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 1

关于计算2点之间的距离都依赖了腾讯地图,所以请先在腾讯地图官网申请key.具体流程看下图: 下面具体讲计算2点之间距离的方法. 方法一: 1.通过 wx.getLocation(Object object)  获取用户当前的经度,纬度: getPosition: function () { var that = this; wx.getLocation({ success: function (res) { that.setData({ fromLng: res.longitude, fromL

/**     * 计算GPS两点间的距离[单位为:米]     * @param center GPS当前数据(LonLat对象表示,LonLat.lon表示经度,LonLat.lat表示纬度)     * @param turnPoint 转向点经纬度对象     * @return     */    private double gpsDistance( LonLat center, LonLat turnPoint )    {        double distance = 0; 

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法.欧式距离.Jaccard相似度.最长公共子串.编辑距离等.这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重.最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的

教材目录 第一章 概率统计的基本知识 第二章 R软件的使用 第三章 数据描述性分析 第四章 参数估计 第五章 假设检验 第六章 回归分析 第七章 方差分析 第八章 应用多元分析(I) 第九章 应用多元分析(II) 第十章 计算机模拟 第一章 概率统计的基本知识   第二章 R软件的使用 2.1 求均值和方差 > X1 <- c(,,,,,,,,,,,) > mean(X1) [] 40.41667 > sd(X1) [] 3.028901 > X2 <- c(,,,,,

这两天,由于要做一个文本分析的内容,所以搜索了一天R语言中的可以做文本分析的加载包,但是在安装包的过程,真是被虐千百遍,总是安装不成功.特此专门写一篇博文,把整个心塞史畅快的释放一下. --------------------------------------------------------------------------------回归正题,华丽丽的分割线-----------------------------------------------------------------

R语言计算moran‘I install.packages("maptools")#画地图的包 install.packages("spdep")#空间统计,moran'I install.packages("tripack") install.packages("RANN") library("maptools") library("spdep") library("trip

Fragstats中,有一个用于熟悉Fragstats软件的demon,在tutorial中的1种,有reg78b.asc文件,其文件内容是包含了山歌图像的行数和列数以及分辨率大小等基本信息. 采用R软件可以读入该文件以及显示该文件. 在文件选项中选择:改变工作目录 选项,制定到需要操作的文件夹作为工作目录. 在文件中选择新建语言脚本文件,输入如下代码: m<-as.matrix(read.table('reg78b.asc')) //将文件reg78b.asc作为矩阵读入到对象m中去. uv<

R语言计算出一个N个属性的相关矩阵(),然后再将相关矩阵输出到CSV文件. 读入的数据文件格式如下图所示: R程序采用如下语句: data<-read.csv("I:\\SB\landuse1986\\copy-number-sb2074.landuse.1986.class.csv")//括号内为读入的csv数据文件的绝对地址,其中的斜杠采用向左的双斜杠 write.csv(cor(data,method="spearman"),file="I:\

一.R软件 1.安装R:自行百度☺ 2.R控制台(R Console)和R程序脚本: 打开R软件,就会直接打开控制台,控制台可以显示程序运行的结果.错误提示等信息,也可以直接输入想要执行的操作并立即返回运行结果,箭头“>”表示等待输入. 程序脚本通过点击右上角“文件” - “新建程序脚本”来建立.如果想要长久的保存已经提交的程序代码,那么可以在程序脚本中编写,点击保存的时候会另存为一个后缀为“.R”的数据文件,如果直接在控制台编写代码,关闭软件后,已编写的代码会消失. 3.如何运行R程序脚本:

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

测试数据 [19550, 7.1 ],[22498, 8.44 ],[25675, 9.56 ],[27701, 10.77],[29747, 11.5 ],[32800, 12.27],[34822, 12.87],[40369, 13.32],[47029, 14.9 ],[54236, 16 ],[60801, 16.77],[68441, 17.32],[76273, 18.01],[83431, 18.47],[85060, 17.96],[96184, 18.98],[110520,

var mapNumberUtil = {}; /** * 计算两个经纬度的距离(千米) */mapNumberUtil.getDistance = function(lat1, lng1, lat2, lng2){ var radLat1 = lat1*Math.PI / 180.0; var radLat2 = lat2*Math.PI / 180.0; var a = radLat1 - radLat2; var b = lng1*Math.PI / 180.0 - lng2*Math.P

R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据 R软件导入数据 1.Rcmdr安装包导入数据: 1.安装Rcmdr包,输入: install.packages("Rcmdr") 回车 接着就让其自动操作,选择一下镜像站就可以了. 2.接着运行,输入: library(Rcmdr) 回车 就会出现附件的图形界面,在这个界面上可以实现几乎所有的统计分析方法. 以后运行,只要输入 library(Rcmdr) 即可. ---------------------------- 2.鼠标导入

公式如下,单位米: 第一点经纬度:lng1 lat1 第二点经纬度:lng2 lat2 round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (lat1*pi()/180-lat2*pi()/180)/2),2)+cos(lat1*pi()/180)*cos(lat2*pi()/180)* pow(sin( (lng1*pi()/180-lng2*pi()/180)/2),2)))*1000) 例如: SELECT store_id,lng,lat, ROUND(6378.13

公式如下,单位米: 第一点经纬度:lng1 lat1 第二点经纬度:lng2 lat2 round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (lat1*pi()/180-lat2*pi()/180)/2),2)+cos(lat1*pi()/180)*cos(lat2*pi()/180)* pow(sin( (lng1*pi()/180-lng2*pi()/180)/2),2)))*1000) 例如: SELECT store_id,lng,lat, ROUND(6378.13

根据经纬度计算距离公式 公式 对上面的公式解释如下: Lung1 Lat1表示A点经纬度, Lung2 Lat2表示B点经纬度: a=Lat1 – Lat2 为两点纬度之差 b=Lung1 -Lung2 为两点经度之差: 6378.137为地球半径,单位为千米: 计算出来的结果单位为千米,若将半径改为米为单位则计算的结果单位为米. 计算精度与谷歌地图的距离精度差不多,相差范围在0.2米以下. 参数说明 lng:经度 lat:纬度 地球半径:6378.137(千米) 一般地图上显示的坐标顺序为,纬

R+mongo的组合真是各种坑等着踩 由于mongo中的时间戳普遍使用的是unix timestamp的格式,因此需要对每天的数据进行计算的时候,很容易就想到对timestamp + gap对方式来实现每天的时间范围. 但这时候就埋下了一个坑,这个坑就是计算精度的问题. ms级的时间戳长度是12位,R中会识别成1.421112+e12的格式.gap的则是 1000 * 60 * 60 *24 * i,数量级是10^8.两者相加,在取某个i的时候,会出现加出来的数据与下一天的timestamp对不

在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?).今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图: 前: