首先欧氏距离，如此高大上的名称，其实大家都学过的也就是坐标系，或者说是N维向量坐标系的两点之间的距离^_^。也被称作“欧几里得度量”。在二维坐标系，公式是这样：在N维坐标是，公式就是：而余弦相似度，就是两个向量的夹角余弦值，这个数值常用来评估他们的相似度，具体的公式如下：，换算成具体的数值就是：也就是说具体为两个向量的点乘积（数量积、内积）除于各自的模之积当然，本文不是来介绍数学，是介绍怎么用py
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2023-09-22 15:37:49
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1.词嵌入（word2vec）
自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。顾名思义，词向量是用来表示词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（word embedding）。2.为何不采用one-hot向量
【如何使用one-hot】
1. 假设词典中不同词的数量（词典大小）为NNN，每个
向量空间模型（VSM：Vector Space Model）由Salton等人于20世纪70年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂 VSM概念简单，把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过
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2023-11-23 20:42:13
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Python开源机器学习建模库PyCaret，刚刚发布了2.0版本。这款堪称「调包侠神器」的模型训练工具包，几行代码就能搞定模型编写、改进和微调。从数据预处理到模型效果对比，PyCaret都能自动实现。所以，PyCaret长啥样，2.0的版本又做了什么改进？一起来看看。机器学习库的「炼丹炉」PyCaret说白了，有点像一个机器学习库的炼丹炉。以下是它「熔」进来的部分库：数据处理：pandas、nu
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2024-07-22 12:54:39
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在本文中，我们将深入探讨如何用 Python 计算梯度向量大小。梯度向量是多变量微积分中的一个核心概念，对于优化算法、深度学习等领域都有重要的应用。理解和计算梯度向量的大小是数据科学家和工程师的基本技能，有助于我们改进模型和检测异常。以下是解决这一问题的详细记录。
### 问题背景
在某个机器学习项目中，需要对损失函数进行优化，计算梯度向量是调整模型参数的关键环节。没有正确计算梯度向量的大小可
词嵌入向量WordEmbedding的原理和生成方法 WordEmbedding词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念，我们可以利用WordEmbedding将一个单词转换成固定长度的向量表示，从而便于进行数学处理。本文将介绍WordEmbedding的使用方式，并讲解如何通过神经网络生成WordEmbedding。WordEmbedding的使用
除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。一、导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_exampl
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2023-09-04 20:03:16
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上节课咱们主要介绍了逻辑回归，以输出几率的形式来处理二分类问题。咱们介绍了逻辑回归的Cost function表达式，并使用梯度降低算法来计算最小化Cost function时对应的参数w和b。经过计算图的方式来说述了神经网络的正向传播和反向传播两个过程。本节课咱们未来探讨Python和向量化的相关知识。web1. Vectorization深度学习算法中，数据量很大，在程序中应该尽可能减小使用l
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2024-01-30 19:56:46
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# Python 向量空间模型的科普介绍
在自然语言处理 (NLP) 和信息检索领域中，向量空间模型（Vector Space Model，VSM）是一种流行的文本表示方法。它通过将文本转换为向量的形式，使得计算机能够更好地理解和处理文本信息。接下来，我们将深入了解向量空间模型的基本概念，并通过Python代码示例展示其实现过程。
## 什么是向量空间模型？
向量空间模型是一种用于表示文本数
原创
2024-09-14 04:48:42
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# 向量空间模型与Python实现
向量空间模型（Vector Space Model，VSM）是一种用于信息检索（Information Retrieval）和文本挖掘（Text Mining）的数学模型，广泛应用于搜索引擎、文本分类和推荐系统。该模型将文本表示为向量，使得我们能够通过计算向量之间的距离或相似度进行文本的比较和检索。
## 向量空间模型的基本原理
在向量空间模型中，文本被表
论文名和编号摘要/引言相关背景和工作论文方法/模型实验(数据集)及分析(一些具体数据)未来工作/不足是否有源码问题原因解决思路优势 基于词语关系的词向量模型文章编号：1003-0077（2017）03-0025-071.目前的自然语言处理中对于词向量的训练模型大多基于浅层的文本信息，没有充分挖掘深层的依存关系。2.one-hot
一、词向量 词向量的表示方法： 1、one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0， 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点：（1）容易受维数灾难的困扰，尤其是将其用于 Deep Learning 的一些算法时；（2
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2023-07-04 15:50:21
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# Python提取向量大于0的元素
## 引言
在进行数据处理和分析任务时，我们经常需要从一组数据中提取满足特定条件的元素。在Python中，我们可以使用条件语句和循环来实现这个目标。本文将介绍如何使用Python提取一个向量中大于0的元素，以及如何使用列表推导式和NumPy库来简化这个过程。
## 提取向量元素的基本方法
假设我们有一个包含整数的向量`numbers`，我们想要提取其中
原创
2024-01-29 04:02:06
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# 如何实现向量归一化比较分量大小Python
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中实现向量归一化比较分量大小的方法。这是一项基础但重要的数据处理技巧，特别适用于机器学习和数据分析领域。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个流程。我们将分为以下几个步骤来实现向量归一化比较分量大小：
1. 定义一个向量
2. 计算向量的范数
3. 归一化向量
4. 比较各分量大小
原创
2024-04-29 06:16:13
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Numpy（Numerical Python）Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。高性能科学计算和数据分析的基础包ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力，快速、
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2024-05-17 18:10:40
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sentence-transformers
图像数据向量化PyTorch
pip install -i
transformers
transformers包又名pytorch-transformers或者pytorch-pretrained-bert。
它提供了一些列的STOA模型的实现，包括(Bert、XLNet、RoBERTa等)
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2023-09-26 09:36:57
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# Python 词向量模型调用指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何实现“Python 词向量模型调用”感到困惑。不用担心，我将带你一步步了解整个过程，并提供代码示例和注释，帮助你快速掌握这一技能。
## 步骤概览
以下是实现“Python 词向量模型调用”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载预训练的词向量模
原创
2024-07-19 03:53:48
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### 向量自回归模型 Python
在时间序列分析中，向量自回归模型（Vector Autoregression，VAR）是一种常见的多变量时间序列建模方法。它可以用来分析多个相互关联的时间序列变量之间的动态关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的statsmodels库来实现向量自回归模型。
#### 什么是向量自回归模型？
向量自回归模型是一种多变量时间序列模型，它将多个时间
原创
2024-05-04 04:19:54
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1.3 训练词向量学习目标了解词向量的相关知识.掌握fasttext工具训练词向量的过程.词向量的相关知识:
用向量表示文本中的词汇(或字符)是现代机器学习中最流行的做法, 这些向量能够很好的捕捉语言之间的关系, 从而提升基于词向量的各种NLP任务的效果.使用fasttext工具训练词向量的过程第一步: 获取数据第二步: 训练词向量第三步: 模型超参数设定第四步: 模型效果检验第五步: 模型
在CNN模型中，卷积就是拿**kernel**在图像上到处移动，每移动一次提取一次特征，组成feature map， 这个提取特征的过程，就是卷积。 接下来，我们看看Yoon Kim的paper：[Convolutional Neural Networks for Sentence Classification]([1408.5882] Convolutional Neural Networ
