特征值与特征向量的几何意义 矩阵的乘法是什么，别只告诉我只是“前一个矩阵的行乘以后一个矩阵的列”，还会一点的可能还会说“前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数才能相乘”，然而，这里却会和你说——那都是表象。矩阵乘法真正的含义是变换，我们学《线性代数》一开始就学行变换列变换，那才是线代的核心——别会了点猫腻就忘了本——对，矩阵乘法 就是线性变换，若以其中一个向量A为中心，则B的作用
以下用形状来描述矩阵。对于向量，为了方便理解，也写成了类似(1,64)这种形状的表示形式，这个你理解为64维的向量即可。下面讲的矩阵相乘都是默认的叉乘。词嵌入矩阵形状：以BERT_BASE为例，我们知道其有12层Encoder，12个Head。对于中文版的BERT_BASE来说，词嵌入矩阵的形状为(21128,768)，其中21128就是词典的大小，768是词典中的每个字对应的维度。 需要注意的是
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2024-02-04 00:36:14
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结果可能会产生误导。 当您将两个空矩阵相乘时，生成的矩阵不会立即“分配”和“初始化”，而是会推迟到您第一次使用它时(有点像惰性计算)。当索引超出范围以增长变量时，情况也是如此，在数字数组的情况下，该变量用零填充所有缺失的条目(我将在后面讨论非数字的情况)。 当然，以这种方式生长矩阵不会覆盖现有元素。因此，虽然看起来更快，但是您只是在延迟分配时间，直到您真正开始使用矩阵。 最后，您将拥有与开始时一样
之前 MATLAB绘制矩阵权（Matrix weighted）有理Bezier曲线提到了矩阵权的方法，现在我将其用到loop细分上，实现矩阵权的loop细分 loop细分的算法在我之前的博客中已经多次提到了，下面将其推广到矩阵权的loop细分上浙江大学 杨勋年老师论文——Matrix weighted rational curves and surfacesloop细分规则1.网格内部V-顶点位
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2024-05-28 11:27:32
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02 论文提供的太阳镜的评价体系03 建立目标层和准则层的判断矩阵 （论文提供）04 首先需要对判断矩阵进行一致性检验4.1 一致性检验的一般步骤4.2 对应上方步骤的变量和代码05 一致性检验通过之后开始计算权重5.1 算术平均法计算权重-理论部分5.2 算术平均法计算权重-代码部分5.3 几何平均法计算权重-理论部分5.4 几何平均法计算权重-代码部分5.5 特征值法计算权重-理论部
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2024-01-06 19:55:09
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我们都知道人和方阵都有伴随矩阵，手工求解矩阵的伴随矩阵是很麻烦的，尤其是矩阵维数很高的时候，手工求解矩阵伴随矩阵很费劲，而且容易出错。考虑利用Matlab求解矩阵的伴随矩阵。matlab是一款处理数学问题强大的软件，尤其是矩阵问题。这里介绍两种利用matlab求解矩阵伴随矩阵的方法，包括求不可逆矩阵的伴随矩阵和可逆矩阵的伴随矩阵，希望对你有所帮助。第一种求解方法：利用det函数和inv函数求可逆矩
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2023-11-27 14:08:37
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tf.nn.embedding_lookup_sparse(
params,
sp_ids,
sp_weights,
partition_strategy='mod',
name=None,
combiner=None,
max_norm=None
) 主要的作用是接收一个稀疏矩阵，返回一个embedding，这个embedding是在p
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2024-04-03 15:20:36
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对于一个m*n的矩阵A，其实质就是一个映射，譬如对于一个n维的矢量x，Am*nx就是将x从n维映射到m维空间。如果A是一个正交矩阵，则A就代表一个旋转，即用A中的列向量作为一组正交基，重新表示x.一、正交矩阵Un*n的正交矩阵 <=> U-1=UT|U| = ±1U的各行（列）为单位向量且相互正交保范性，即||x|| = ||Ux||，若U为正交矩阵前
# 如何在Python中计算权重
在数据分析和机器学习中，计算权重是一个重要的任务。无论是在回归模型中，还是在分类模型中，合理的权重分配都能提高模型的性能。本文将指导你如何使用Python计算权重，步骤清晰，代码易于理解。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------
一、熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。
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2023-10-12 18:23:14
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Python中矩阵转置，求逆和一些运算在Python中，常用的进行矩阵运算的库是numpy。numpy里面有与矩阵相关的定义函数，一种是array（）；另一种是matrix（）。问题来了，array（）是创建矩阵的函数吗。显然这个函数不是创建矩阵的函数，它的功能只是创建一个数组而已。但是因为在Python里面数组和矩阵非常相似，导致很多人进入了一个误区，把array（）创建的数组当做的矩阵。所以如
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2023-08-17 09:43:30
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1.问题引入如果给出如图1所示的一个用户对物品的评分表如何预测用户未打分的部分？图1 用户对不同物品的评分表可以使用矩阵分解来完成。矩阵分解的一个作用就是能用来预测如1所示的未知评分，那么如何进行矩阵分解？我们知道一个矩阵能表示成两个矩阵的乘积的形式即R(m,n)=P(m,k)*Q(k,n),那么对于一个特定的矩阵R我们就可以找到两个矩阵P,Q让P(m,k)*Q(k,n)≈R(m,n)。这样对于如
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2024-10-24 07:17:48
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在用python写2048小项目中，学习到了矩阵(就是二维列表)转置和翻转地代码，非常方便快捷，两种操作都只需要一行代码，显示了python强大地威力，下面写出这两行代码并做一个解析:# 矩阵转置
def transpose(matrix):
return [list(row) for row in zip(*matrix)]
#矩阵水平翻转
def invert(matrix):
return
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2023-08-11 16:02:16
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在数据分析过程中，某一分析结果可能不能通过数据直观的看出，而是需要把多个指标综合在一起进行评价从而得到最终结果。综合评价分析过程中，经常遇到的问题就是各个指标如何确定在总评分中所占比例，也就是权重。确定权重的方法有多种，这篇博文介绍比较简单的方法——目标优化矩阵表。（本篇博文参考《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》）什么是目标优化矩阵表？目标优化矩阵的工作原理就是把人脑的模糊思维，简化为计算机的1/
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2023-10-19 23:12:06
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文章目录一、算法简介1.1 基本特性1.2 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）二、算法思路三、代码实现 一、算法简介1.1 基本特性矩阵分解将一个矩阵分解为两个或者多个低维矩阵的，这两个低维矩阵能够代表原矩阵特性并且预测原矩阵中未知的特性——在推荐系统矩阵中的描述就是：通过评估低维矩阵乘积来拟合评分矩阵。 图 1.如图1所示，一个有m个用户与n个项目的
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2024-06-14 11:23:50
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1、数组和矩阵常见用法Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作。使用这个包，需要导入numpy。SciPy包以NumPy包为基础，大大的扩展了numpy的能力。因此只要导入了scipy，不必在单独导入numpy了！为了使用的方便，scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容。本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的。以下默认已经：import numpy
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2023-08-28 21:03:02
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一、层次分析法解决评价类问题的三个主要思想：判断矩阵：一致性检验的步骤：一致矩阵计算权重：判断矩阵计算权重：求权重的三种方法：算术平均法求权重几何平均法求权重特征值法求权重计算各方案的得分二、层次分析法的定义三、总结①层次分析法第一步：画出层次结构图②层次分析法第二步：构造判断矩阵③计算权重并进行一致性检验④计算各层元素对系统目标的合成权重，并进行排序四、层次分析法的局限性五、模型的扩展1、我们
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2024-08-13 19:43:48
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介绍这里讲的顶点对之间的最短路径是基于动态规划在图中的实现。每一个循环都类似矩阵乘法，因此这个算法看起来就像是一直在做矩阵乘法。实现在这里我们用邻接矩阵表示法来表示一个图，因为相对邻接表来说，邻接矩阵表示要容易些，并且采用自底而下的算法来计算最短路径权重。typedef int (*Metrix)[VERTEX_NUMBER];
void printfMatrix(Metrix graphmetr
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2024-05-20 20:46:11
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一、问题描述 给定一个方阵 ，求方阵 的 次幂 。二、简单算法 直接想法是利用for循环不断进行方阵乘法，直到求出 ，算法时间复杂度是 ，如此高的时间复杂度在实践中是走不通的。三、快速算法 下面是用python实现的 
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2023-12-16 02:10:04
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旁听了今天的上机课，收获良多。方阵A求逆，先做LU分解。A的逆等于U的逆乘于L的逆，L的逆就利用下三角矩阵求逆算法进行求解，U的逆可以这样求：先将U转置成下三角矩阵，再像对L求逆一样对U的转置求逆，再将得到的结果转置过来，得到的就是U的逆。因此，关键是下三角矩阵的求逆。1.下三角矩阵求逆算法我利用的公式计算公式如下：对角元素.png对角元素以下的元素.png我的代码如下：def triInvers
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2023-06-29 17:40:13
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