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对每个点的平均值(mn)进行主成分分析( -Subtract )(即，将点围绕原点居中，并将其存储在一个称为A的新矩阵中(这是主成分分析的第一步)。-Calculate 3×3 Gram矩阵 如果有人能帮助我，我将不胜感激。
浏览 6提问于2021-06-24得票数 0
在给定Gram矩阵或坐标的情况下，是否有一种有效的方法来计算TensorFlow中的欧几里德距离矩阵？ 欧几里德距离矩阵是一个n乘n矩阵，其条目由每对点(x，y，z)之间的平方距离给出。Gram矩阵就是内积的矩阵。因此，如果X是一个列是点的3xn矩阵，那么Gram矩阵由X^T@X给出。有一个简单的公式可以将Gram矩阵转换为距离平方矩阵。# Co
浏览 52提问于2020-08-28得票数 0
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然而，我希望沿向量(均值1-均值0)的协方差比沿正交向量的协方差更大。我想也许取协方差的平均值不是正确的方法？欢迎任何建议，谢谢！
浏览 1提问于2018-10-06得票数 0
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我发现下面的代码使用K均值聚类来分割图像，但是在下面的代码中，他们使用了一些计算来找到最小和最大值。=zeros(1,max_val);for i=1:length_input_image hist_gram(input_image(i))=hist_gram(input_image(i))+1;end
IDX=find(hist_gra
浏览 0提问于2016-06-12得票数 0
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问题:对于这个问题，给出了一个名为As的矩阵列表，您的工作是找到每个矩阵的QR分解。实现qr_by_gram_schmidt:此函数将矩阵A作为输入并计算QR分解，返回两个变量，Q和R，其中A=QR，Q正交，对角线下的R为零。输入：输出：
Qs: qr_by_gram_schmidt输出的Q矩阵的列表，顺序与相同
浏览 7提问于2016-04-15得票数 0
args wordNgrams、minn和maxn之间的区别是什么 例如，文本分类任务和Glove嵌入为pretrainedVectors ft.train_supervised(file_path,lr，整个句子被转换为[I love, love you]等，其快速文本嵌入=(emb(爱)(作为一个完整的单词)+emb([I love, love you](因为wordNgrams=2)，这些2-gram句子嵌入是2-gram嵌入的平均值，其维数为300。然后，它被馈送通过具有#个标签神经元的层(即乘以
浏览 31提问于2020-07-10得票数 1
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我需要为我的工作生成大量的随机均值不变正交矩阵。均值不变矩阵具有A*1_n=1_n性质，其中1_n是标量1基本np.ones(n)的大小为n的向量.我使用Python，特别是Numpy来创建我的矩阵，但是我想确保我的方法是正确的，也是最有效的。然后，再用另一个矩阵M2这样做，最终的均值不变随机正交矩阵A= M1*(M2.T)。这一过程的瓶颈是正交化。正交化的方法主要有三种： (投影)、 (反射)和。我发现，与Gram
浏览 20提问于2021-02-26得票数 0
我在动态计算Gram矩阵，并试图将其作为参数传递给sklearn Lasso (或其他算法)，但是，当我调用fit时，它需要实际的x和y矩阵。你知道如何在不存储原始矩阵的情况下使用“预计算”功能吗？
浏览 2提问于2015-01-19得票数 3
import pandas as pdfrom sklearn import preprocessing, svmfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy.linalg as la
df.columns = ['Temperature','Humidity
浏览 3提问于2017-05-16得票数 1
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我编写了一个函数来计算形状(1，H，W，C)的图像特征的图矩阵。我所写的方法如下： #input: features is a tensor of shape (1,(gram,tot_neurons)
为了测试我实现的gram矩阵，有一种方法： gram
浏览 4提问于2017-06-02得票数 0
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如何使用自定义支持向量机内核？
、、、、
我期望用my_kernel矩阵的列作为参数来调用函数X，而不是以X、X作为参数来调用它。看这些例子，事情就不清楚了。
我遗漏了什么？
浏览 5提问于2014-11-16得票数 18
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如果我们尝试计算Bleu分数，则bleu分数的值将始终大于1，因为bleu分数的公式为如果x为+
浏览 8提问于2021-09-14得票数 0
目前，我正在手动执行SVC(kernel='precomputed')并计算Gram矩阵，然后将其传递给fit()和predict()。Gram矩阵的条目$G_{ij}$是内核$K( d_i，d_j)$，其中K表示内核函数，d_i是第i个文档。
对于我的内核函数，Gram矩阵条目未标准化，即某些条目大于1。
浏览 1提问于2018-03-20得票数 0
由三个随机变量组成的零均值随机向量y具有由R给出的3x3协方差矩阵。我需要使用gram施密特构造来确定y的新息表示，即y= B*E，其中E是不相关分量的向量，B是下三角矩阵。我访问过许多页面，提供了如何在MATLAB中执行此操作的教程，但仅当我的输入是具有独立列向量的矩阵时。在这里，我得到了协方差矩阵，但我似乎无法联系到如何利用这个矩阵并在MATLAB上实现它。function projects vector v on vector u
w = (dot
浏览 3提问于2018-02-04得票数 2
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我尝试在具有以下大小的数据集上训练LS分类器：群:G= 48000x1 (双)class = svmtrain(TS,G,'method','LS',...然后，我得到了一条错误消息：误差评估核函数‘rbf_核’.
由：
浏览 3提问于2014-01-06得票数 1
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给定两个np.arrays X、Y和一个函数K，我希望尽可能快地计算矩阵关联gram_matrix，其中(i,j)-th元素被计算为K(X[i],Y[j])。def proxy_kernel(X,Y,K): for i, x in enumerate(X): gram_matrix[i, j] = K(
浏览 6提问于2015-05-06得票数 1
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我想知道如何用PYTHON生成大约50个随机的2x2对称正定矩阵。有没有任何人可以指导我使用scikit或numpy的代码块？
浏览 1提问于2020-11-18得票数 2
因此，我一直在阅读Leon Gatys在2016年发表的关于神经风格迁移的论文，但我仍然不明白内容丢失、样式丢失或总丢失发生了什么。有人能简单地解释一下在算法的这些步骤中发生了什么吗？
浏览 12提问于2019-11-27得票数 0
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我正在尝试将TF-IDF稀疏矩阵转换为json格式。将其转换为熊猫数据报(toarray()或todense())会导致内存错误。因此，我想避免这种做法。有其他方法把它转换成json吗？下面是我获得稀疏矩阵的appraoach，以及我喜欢的json结果。pip = Pipeline([('hash', HashingVectorizer(ngram_range=(1, 1), non_negative=True)), ('tfidf', TfidfTransfo
浏览 1提问于2018-08-27得票数 2
我正在使用sklearn的tfidf-vectorizer来创建文档特征矩阵和特征术语列表。
如果n-gram已经存在，我不希望重复n-1和n-2个gram。
浏览 28提问于2019-08-17得票数 0
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