卯卯 | 炼就一手绝世刀法!

日出东海落西山,愁也一天,喜也一天。遇事不钻牛角尖,人也舒坦,心也舒坦!

在训练word2vec的模型之前要做一个分词——分词后的结果保存——执行脚本程序进行训练

分词:分词文件的内容

繁体中文转换成简体中文-opencc工具的使用

生成的test.txt再复制出去。

Sqlites安装

下载地址:https://www.sqlite.org/download.html1.下载 sqlite-dll-win32-x86-3140100 2.下载 sqlite-tools-win32-x86-3140100 安装: 先在C盘建一个文件夹 sqlite, 1.把 sqlite-dll-win32-x86-3140100 中解压出来的两个文件(sqlite3.def 和 sqlite3.dll)复制到刚才新建的目录(C:sqlite)中 2.把 sqlite-too

PCA降维实战-很多维的原始数据,我们究竟要将它降到多少维比较合适呢?

降维算法-主成分分析PCA(手段:基变换。找新的基:求解协方差矩阵的特征向量的过程。特征值越大:在某个特征方向上方差越大)-目标:线性相关的特征进行浓缩,投影到新的坐标系(基),特征间线性无关

从空间上理解:降维的目的,摆脱一些线性有关特征,减少特征的个数,方便后续处理建模。基变换恰好可以完成这样的工作。那怎么样去找这个基呢?协方差矩阵,包含了方差信息和协方差信息。协方差取值范围在【-1,1】之间,1代表两个或以上特征变化趋势相同,-1代表相反,0则代表这些特征线性无关。基的特征向量相乘也是为0,线性无关。特征值越大,相当于在某一个特征向量上步长越大,即该特征向量上,方差越大,数据在该特征上分的越开,这样就好进行分类。数学基础:恰好在线性代数中有协方差矩阵,带了带上了方差和斜方差这两个

降维算法-线性判别分析LDA-目标:投影后,类间距离越大越好,类内密度越大越好。用的相对较少,因为是有监督的。

目标:投影后,类间距离越大越好,类内密度越大越好。通过以上目标得到目标函数:

转-帆布指纹识别技术

【前言】一般情况下,网站或者广告联盟都会非常想要一种技术方式可以在网络上精确定位到每一个个体,这样可以通过收集这些个体的数据,通过分析后更加精准的去推送广告(精准化营销)或其他有针对性的一些活动。Cookie技术是非常受欢迎的一种。当用户访问一个网站时,网站可以在用户当前的浏览器Cookie中永久植入一个含有唯一标示符(UUID)的信息,并通过这个信息将用户所有行为(浏览了哪些页面?搜索了哪些关键字?对什么感兴趣?点了哪些按钮?用了哪些功能?看了哪些商品?把哪些放入了购物车等等)关联起来。而随着

编程语言、内存分配和数据结构

栈(stack)和队列(queue)

1,栈——先进后出。一个指针方向,one.top应用方面:队列应用缓冲区,多线程。

实现数据结构的编程语言基本要素:数组和指针(有的编程语言没有指针,可以用数组结构实现指针)(最基础)

程序=数据结构+算法数据结构:CPU上数据存储的方式,更有益数据的处理的格式。CPU上的基本存储单元:1 B(字节)=8 bit(比特),1bit是代表2种电平0或1。存一个英文字母需要1个字节,8比特。存一个汉字需要2个字节,16比特。1B=8bit1KB=1024B1MB=1024KB1GB=1024MB1TB=1024GB32位操作系统和64位操作系统,64位是指CPU单位时间内可以处理的长度。但是目前很多软件未必支持64位的处理,所以按理64位的处理能力未必是32位处理能力的2倍。1,数
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