支持向量机(Support Vector Machine, SVM)考虑logistic回归，对于$y=1$的数据，我们希望其$h_\theta(x) \approx 1$，相应的$\theta^Tx \gg 0$; 对于$y=0$的数据，我们希望$h_\theta(x) \approx 0$，相应的$\theta^Tx \ll 0$。每个数据点的代价为: $$-\left[y\log(h_\th
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2023-09-10 22:50:28
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# Python 向量库：NumPy
在Python中，NumPy是一个功能强大的向量库，它提供了许多用于处理向量、矩阵和其他多维数组的工具。NumPy的核心是ndarray对象，它是一种多维数组。
## NumPy的安装
要使用NumPy，首先需要安装它。可以通过以下命令使用pip安装NumPy：
```markdown
pip install numpy
```
安装完成后，就可以开
原创
2024-05-09 05:42:12
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# 向量库与Python：探索高效数据存储与检索
在现代数据科学和机器学习中，向量库（Vector Database）逐渐成为一个核心组件。它们可以高效地存储和检索高维数据，尤其是在处理文本、图像和音频等非结构化数据时。本文将通过Python的示例代码帮助您了解向量库的基本概念及其应用。
## 什么是向量库？
向量库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库。向量是一个由数值构成的数组，通常用
Numpy是一个Python的科学计算库。它提供了高性能多位计算对象，并且对其提供了大量对象。如果你对Matlab比较熟悉，那么这个文档对你是有帮助的。向量一个numpy向量是一系列相同类型的并且被一切非负的整数索引。维数就是向量的排名，一个向量的形式就是一个整数的元组在每一维数上给予一个大小。 我们可以从python的lists中初始化numpy向量，并且用方括号来访问对象：import nu
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2023-10-01 16:23:50
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Embedding 是分析非结构化数据的重要方式，当我们将图片、声音编码为向量后，这些数据依旧能够保留原始数据（图片、声音等）的详细信息。然而，我们很难直接对这些编码后的向量中的数字与原始数据建立联系，想要弄清楚向量构成的空间到底意味着什么就更是难上加难了。本篇文章，我们将以向量 Embedding 场景中最重要的应用 “以图搜图” 为例，通过使用开源工具 Feder 来剖析相似性检索场景中的向量
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2024-01-29 12:05:13
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# Python 词向量库的实现流程
## 引言
Python 词向量库是一种文本处理工具，可以将文本中的词语映射为高维向量，用于计算词语之间的相似度、文本分类等任务。本文将介绍如何实现一个简单的 Python 词向量库，并教会刚入行的小白如何搭建这个库。
## 实现步骤概述
下表展示了实现 Python 词向量库的整个流程。我们将按照以下步骤一步步实现词向量库。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-07 11:10:20
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文章目录十一、向量化字符串操作1.Pandas字符串操作简介2.Pandas字符串方法列表1）与Pandas字符串方法相似2）使用正则表达式的方法3）其他字符串方法 十一、向量化字符串操作1.Pandas字符串操作简介Pandas 为包含字符串的 Series 和 Index 对象提供 str 属性，既可以高效满足向量化字符串操作的需求，又可以正确地处理缺失值。2.Pandas字符串方法列表1）
概览本文是参考文献[1]的简介，这篇论文是一篇tutorial（ICDE2021），主要介绍一些高维相似性搜索的数据科学应用，调查了最近的一些方法，讨论了AI驱动的、渐进式的以及分布式的相似性搜索。应用自动实体解析、数据发现、电力需求分析、推荐系统、聚类、划分、异常检测、生物信息、计算机视觉、安防、金融、药物等。（注：各应用相关文献可参考论文原文，参考文献[1]）洞察渐进搜索（progressiv
正在学习书上的内容，书上有部分代码没有给全，注解不详细，且随着版本原因出现的问题有所调整，所以写下学习笔记供大家参考。 目录1、环境搭建2、出现的问题3、线性模型与非线性特征4、核技巧5、理解SVM6、关于SVM常用参数的调整7、SVM的预处理数据 1、环境搭建python版本最好是3.6.x及以上，我这里用的是3.7.1版本 安装有机器学习库sklearn、mglearn、matplotlib、
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2023-09-03 13:37:57
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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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本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。关于支持向量机的快速说明支持向量机是机器学习的一种形式，可用于分类或回归。尽可能简单地说，支持向量机找到了划分两组数据的最佳直线或平面，或者在回归的情况下，找到了在容差范围内描述趋势的最佳路径。对于分类，该算法最大限度地减少了对数据进行错误分类的风险。对
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2023-07-31 19:01:11
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（一）Milvus是什么？ Milvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss， SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。 用户只需要从docker hub上下载一个Milvus的最新镜像，一行命令即可启动，然后可以通过Python SDK或者Java
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2024-08-11 09:09:20
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# Python向量知识库
在Python编程领域，向量是一种常见的数据结构，用于表示和处理多维数据。Python向量知识库提供了一系列函数和工具，帮助我们方便地操作向量。本文将介绍Python向量知识库的基本概念、使用方法，并通过代码示例进行说明。
## 什么是向量？
在数学中，向量是一个具有大小和方向的量。在编程中，向量通常被表示为一维数组或列表。例如，一个二维向量可以表示为\[x, y
原创
2024-01-01 04:28:31
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向量复习（一）1. 向量的定义2. 向量的表示3. 向量的求解4. 向量的四则运算4.1 加法4.2 减法4.3 乘法和除法5. 点积和叉积5.1 点积5.2 叉积6. 模的求解7. 附录：代码8. 免责声明 首先，我们先来复习一下二维空间几何求交涉及的向量相关知识，方便那些数学基础不太好或好多年未接触数学的童鞋们。楼主就是其中一员哦，6-7年没有再碰高中数学了，所以对于向量比较熟悉的童鞋可以
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1、支持向量机概述1.1 原理简述所谓支持向量机，顾
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2023-07-28 22:28:37
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第6章 面向对象程序设计6.1 类的定义与使用6.1.1 类定义语法创建一个类class Car: # 新式类必须有至少一个基类
def infor(self):
print("This is a car")实例化对象car = Car()
car.infor() # 通过对象名调用方法。
# This is a car-内置方法isinstance():测试一个对象是否
1.5 向量类VectorJava.util.Vector提供了向量(Vector)类以实现类似动态数组的功能。在Java语言中。正如在一开始就提到过，是没有指针概念的，但如果能正确灵活地使用指针又确实可以大大提高程序的质量，比如在C、C++中所谓“动态数组”一般都由指针来实现。为了弥补这点缺陷，Java提供了丰富的类库来方便编程者使用，Vector类便是其中之一。事实上，灵活使用数组也
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2023-10-03 20:23:21
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什么是NumPy?NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特
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2023-08-24 20:32:41
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1. 介绍与安装参考https://milvus.io/cn/docs/home。Milvus 是一款基于云原生架构开发的开源向量数据库，支持查询和管理由机器学习模型或神经网络生成的向量数据。Milvus 在一流的近似最近邻（ANN）搜索库（例如 Faiss、NMSLIB、Annoy）的功能基础上进行扩展，具有按需扩展、流批一体和高可用等特点。 下面介绍几种安装方式：Docker compose方
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2023-11-27 20:56:55
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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
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2024-10-09 15:08:31
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