首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从一个渐近矩阵中选择多列?索引损坏了吗?

从一个渐近矩阵中选择多列可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,了解渐近矩阵的概念。渐近矩阵是一种表示对象之间相似度或关联度的矩阵,通常用于推荐系统、社交网络分析等领域。
  2. 确定选择多列的条件和目的。根据具体需求,确定需要选择哪些列以及选择的目的是什么。例如,可能需要选择与某个特定对象相关度较高的列。
  3. 遍历渐近矩阵的列,计算每一列的相关度。可以使用各种算法和指标来计算列与目标对象之间的相关度,如余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
  4. 根据相关度排序选择列。根据计算得到的相关度,对列进行排序,选择相关度较高的列。可以使用排序算法,如快速排序、归并排序等。
  5. 返回选择的多列。将选择的多列作为结果返回,供后续处理或分析使用。

关于索引损坏的问题,索引是用于加快数据库查询速度的数据结构。如果索引损坏,可能会导致查询性能下降或查询失败。索引损坏可能由多种原因引起,如硬件故障、数据库崩溃、错误的索引维护操作等。

针对索引损坏的问题,可以采取以下措施:

  1. 定期进行索引维护和优化。定期检查和修复索引,包括重建索引、重新组织索引等操作,以保持索引的完整性和性能。
  2. 监控索引状态。通过监控工具或数据库管理系统提供的功能,实时监控索引的状态和健康状况,及时发现并修复索引损坏问题。
  3. 备份和恢复索引。定期备份索引数据,以防止索引损坏后无法恢复。在索引损坏时,可以使用备份数据进行恢复。
  4. 避免错误的索引维护操作。在进行索引维护操作时,要谨慎操作,避免错误的操作导致索引损坏。

需要注意的是,以上措施是一般性的建议,具体的索引维护和恢复方法可能因数据库类型、版本和具体情况而有所不同。

关于云计算和IT互联网领域的名词词汇,以下是一些常见的名词及其概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 云计算(Cloud Computing):一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。它可以提供按需使用、灵活扩展、高可用性等优势。腾讯云产品:云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  2. 前端开发(Front-end Development):负责构建用户界面和用户体验的技术领域。前端开发常用的编程语言包括HTML、CSS和JavaScript。腾讯云产品:云开发(https://cloud.tencent.com/product/tcb)
  3. 后端开发(Back-end Development):负责处理服务器端逻辑和数据存储的技术领域。后端开发常用的编程语言包括Java、Python和Node.js。腾讯云产品:云函数(https://cloud.tencent.com/product/scf)
  4. 软件测试(Software Testing):通过验证和验证软件的正确性、完整性和性能来确保软件质量的过程。腾讯云产品:云测试(https://cloud.tencent.com/product/cts)
  5. 数据库(Database):用于存储和管理数据的系统。常见的数据库类型包括关系型数据库(如MySQL)和NoSQL数据库(如MongoDB)。腾讯云产品:云数据库MySQL版(https://cloud.tencent.com/product/cdb)
  6. 服务器运维(Server Operations):负责管理和维护服务器的运行和性能。包括服务器部署、监控、故障排除等。腾讯云产品:云监控(https://cloud.tencent.com/product/monitoring)
  7. 云原生(Cloud Native):一种构建和部署应用程序的方法论,强调容器化、微服务架构和自动化管理。腾讯云产品:容器服务(https://cloud.tencent.com/product/tke)
  8. 网络通信(Network Communication):在计算机网络中传输数据和信息的过程。包括TCP/IP协议、HTTP协议等。腾讯云产品:私有网络(https://cloud.tencent.com/product/vpc)
  9. 网络安全(Network Security):保护计算机网络和系统免受未经授权的访问、攻击和损害的措施。包括防火墙、入侵检测系统等。腾讯云产品:云安全中心(https://cloud.tencent.com/product/ssc)
  10. 音视频(Audio and Video):涉及音频和视频数据的处理和传输。包括音频编解码、视频流媒体等。腾讯云产品:云直播(https://cloud.tencent.com/product/css)
  11. 多媒体处理(Multimedia Processing):处理和编辑多媒体数据的技术。包括图像处理、音频处理等。腾讯云产品:云点播(https://cloud.tencent.com/product/vod)
  12. 人工智能(Artificial Intelligence):模拟和扩展人类智能的技术和应用。包括机器学习、自然语言处理等。腾讯云产品:腾讯云AI(https://cloud.tencent.com/product/ai)
  13. 物联网(Internet of Things,IoT):将物理设备和传感器与互联网连接,实现智能化和远程控制的技术。腾讯云产品:物联网开发平台(https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer)
  14. 移动开发(Mobile Development):开发移动应用程序的技术和工具。包括Android开发、iOS开发等。腾讯云产品:移动推送(https://cloud.tencent.com/product/tpns)
  15. 存储(Storage):用于存储和管理数据的技术和设备。包括云存储、分布式文件系统等。腾讯云产品:对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
  16. 区块链(Blockchain):一种去中心化的分布式账本技术,用于记录和验证交易。腾讯云产品:腾讯云区块链服务(https://cloud.tencent.com/product/tbaas)
  17. 元宇宙(Metaverse):虚拟现实和增强现实技术结合的虚拟世界,提供沉浸式的用户体验。腾讯云产品:腾讯云元宇宙(https://cloud.tencent.com/product/tmv)

以上是对于如何从一个渐近矩阵中选择多列和索引损坏的回答,以及云计算和IT互联网领域的一些名词词汇的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址的说明。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

随机过程(4)——返回时间,访问频率定理应用,离出分布,离出时间

至于最后一等号,其实就是因为,从 开始的阶段,每一时间事实上都是从一 到另外一 中间经过的时间,所以统一为最后一写法,相当于把“任意起点”改成了“以 为起点”。...那么根据这7状态,可以写出它们的转移概率矩阵 从左到右,从上到下,按照上面所写的状态顺序。比方说左上角,就是“从 到 转移的概率为 ”,这是因为一天不会同时损坏多个零件。...另外结合之前的渐近频率定理(Theorem 3),我们可以知道, 就是零件1和零件2都损坏的极限频率比( ),因此乘上时间1800天,就可以得到大约的,零件1和零件2都损坏的时间,也就是会被更换的时间...注意这个收益只是一期望值,但是每一策略,它们的比较标准都是一致的,因此不影响我们的比较选择。 类似的,可以算出 的收益是 , 的收益是 。...如果可以独立推导出来,说明这一思路已经掌握了。这也是一很好的练习。 好的,关于离出时间,我们就说这么。 小结 本节我们对上一节最后的渐近频率定理,以及平均返回时间定理做了一推广。

1.1K40

【V课堂】数据挖掘知识脉络与资源整理(五)–缺失值处理

机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。...第一表示此种情况的缺失的观测数据有多少行.最后一表示此种情况的缺失有几个变量是包含缺失的. aggr(sleep,prop=F,number=T) #缺失图红色表示缺失.右边的数目表示此种缺失情况的数目...红色点表示另外一变量观测值缺失 另外一种探索缺失值模式的方法,叫做影子矩阵,如下 2 检查导致数据缺失的原因 我们做这么探索,缺失值的数目,以及分布模式主要为了,分析缺失数据的潜在机制,评价缺失数据对分析...如果在以后统计分析还需以引入的解释变量和Y做分析,那么这种插补方法将在模型引入自相关,给分析造成障碍。 (3)极大似然估计(Max Likelihood ,ML)。...该方法比删除个案和单值插补更有吸引力,它一重要前提:适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。

87480
  • 【学术】一篇关于机器学习的稀疏矩阵的介绍

    非常大的矩阵的例子是,因为它太大而不能存储在内存,这是一显示从一网站到另一网站的链接的链接矩阵。...矩阵的每一行存储为一列表,每个子列表包含索引和值。 Coordinate List。一元组的列表存储在每个元组,其中包含行索引索引和值。...还有一些更适合执行高效操作的数据结构;下面列出了两常用的示例。 压缩的稀疏行。稀疏矩阵用三一维数组表示非零值、行的范围和索引。 压缩的稀疏。...与压缩的稀疏行方法相同,除了索引外,在行索引之前被压缩和读取。 被压缩的稀疏行,也称为CSR,通常被用来表示机器学习的稀疏矩阵,因为它支持的是有效的访问和矩阵乘法。...不过,我们可以很容易地计算出矩阵的密度,然后从一矩阵减去它。NumPy数组的非零元素可以由count_nonzero()函数给出,数组中元素的总数可以由数组的大小属性给出。

    3.7K40

    Numpy统计计算、数组比较,看这篇就够了

    sum():计算矩阵元素的和;矩阵的计算结果为一一维数组,需要指定行或者。 mean():计算矩阵元素的平均值;矩阵的计算结果为一一维数组,需要指定行或者。...max():计算矩阵元素的最大值;矩阵的计算结果为一一维数组,需要指定行或者。 mean():计算矩阵元素的平均值。 median():计算矩阵元素的中位数。...axis = 0计算的是的和,结果以行的形式展示。 延伸学习: 官方推荐教程是不错的入门选择。...示例代码如下: index2 = np.argmin([1,2,6,3,2]) #返回的是0 下面我们来探索下Numpy矩阵的排序和如何使用索引,示例代码如下: import numpy as np x...示例代码如下: import numpy as np x = np.arange(15) ind = [3,5,8] print(x[ind]) #使用fancyindexing就可以解决这个问题 我们也可以从一维向量构成新的二维矩阵

    3.5K30

    【AI】机器学习-线性回归(未更新完)

    ,整体的误差通常叫做损失 Loss Loss:整体的误差,loss 通过损失函数 loss function 计算得到 多元线性回归 现实生活,往往影响结果 y 的因素不止一,这时 x 就从一变成了...同时每条样本的 X 从 X1 到 Xn 有 n 影响结果的因素,图中为了简化相当于 n=3 即有 3 影响结果的因素,在机器学习,我们也会把影响结果的因素叫特征 feature,因为有 所以图里就是...features,值得一提的是 X0 一,是为了后面可以通过公式计算出截距项 而加的,同时会把 X0 一所有值设置恒为 1,这样 X 就是 m 行 4 的二维数组即矩阵。...前面我们通过讲线性回归相信大家已经理解了回归任务是做什么的,但是还不知道具体怎么 做,就是说怎么求出最优解,为了透彻理解我们必须再补充一些概念,只有有了这些概念我 们后面才能推导出线性回归所需要的损失函数,进而去进一步理解最优解该如何去求...中心极限定理 中心极限定理(central limit theorem)是概率论讨论随机变量序列部分和分布渐近于正 态分布的一类定理。

    1.5K40

    核心算法|谷歌如何从网络的大海里捞到针

    但问题是,谷歌现在需要检索250亿页面,而这些页面上大约95%的文本仅由大约一万单词组成。也就是说,对于大多数搜索而言,将会有超级的网页含有搜索短语的单词。...其次,除非对应这一的网页没有任何链接,它的每一的和为1。所有元均非负且和为1的矩阵称为随机矩阵,随机矩阵将在下述内容起到重要作用。...我们将选择被称为幂法(power method)的方法来找到矩阵H的平稳向量 I。 幂法如何实现呢?首先选择 I 的备选向量I0,进而按下式产生向量序列 Ik ?...稍后,我们将看到如何修正矩阵S以获得一本原随机矩阵,从而满足|λ2|<1。 下面说明我们的方法行不通的另一例子。考虑如下图所示的网络 ? 在此例矩阵S为 ?...就目前来看,我们的随机跳转模式由矩阵S确定:或者是从当前网页上的链接中选择,或者是对没有任何链接的网页,随机地选取其他网页的任意一。为了做出修正,首先选择介于0到1之间的参数α。

    54280

    【黄啊码】MySQL入门—3、我用select *,老板直接赶我坐火车回家去,买的还是站票

    SELECT 查询的基础语法 SELECT 可以帮助我们从一表或多个表中进行数据查询。...; 黄啊码:啪,就知道你不想写那么,把as去掉不就少写两个字母了吗?...对的,就是在 SELECT 查询结果增加一固定的常数列。这的取值是我们指定的,而不是从数据表动态取出的。你可能会问为什么我们还要对常数进行查询呢?...SQL 的 SELECT 语法的确提供了这个功能,一般来说我们只从一查询数据,通常不需要增加一固定的常数列,但如果我们想整合不同的数据源,用常数列作为这个表的标记,就需要查询常数。...非选择排序:ORDER BY 可以使用非选择进行排序,所以即使在 SELECT 后面没有这个列名,你同样可以放到 ORDER BY 后面进行排序。

    45230

    核心算法:谷歌如何从网络的大海里捞到针

    但问题是,谷歌现在需要检索250亿页面,而这些页面上大约95%的文本仅由大约一万单词组成。也就是说,对于大多数搜索而言,将会有超级的网页含有搜索短语的单词。...其次,除非对应这一的网页没有任何链接,它的每一的和为1。所有元均非负且和为1的矩阵称为随机矩阵,随机矩阵将在下述内容起到重要作用。...我们将选择被称为幂法(power method)的方法来找到矩阵H的平稳向量 I。 幂法如何实现呢?...为了稍后的应用,我们要注意到S是由H通过一简单的修正得到。定义矩阵A如下:对应于悬挂点的的每个元均为1/n,其余各元均为0。则S=H+A。 幂法如何实现?...就目前来看,我们的随机跳转模式由矩阵S确定:或者是从当前网页上的链接中选择,或者是对没有任何链接的网页,随机地选取其他网页的任意一。为了做出修正,首先选择介于0到1之间的参数α。

    39480

    【黄啊码】MySQL入门—3、我用select *,老板直接赶我坐火车回家去,买的还是站票

    SELECT 查询的基础语法 SELECT 可以帮助我们从一表或多个表中进行数据查询。...; 黄啊码:啪,就知道你不想写那么,把as去掉不就少写两个字母了吗?...对的,就是在 SELECT 查询结果增加一固定的常数列。这的取值是我们指定的,而不是从数据表动态取出的。你可能会问为什么我们还要对常数进行查询呢?...SQL 的 SELECT 语法的确提供了这个功能,一般来说我们只从一查询数据,通常不需要增加一固定的常数列,但如果我们想整合不同的数据源,用常数列作为这个表的标记,就需要查询常数。...非选择排序:ORDER BY 可以使用非选择进行排序,所以即使在 SELECT 后面没有这个列名,你同样可以放到 ORDER BY 后面进行排序。

    1K151

    《高性能Mysql》学习笔记(三)

    不能跳过索引 如果查询中有「某个的范围查询」,则其右边所有的都无法使用优化查询 哈希索引 基于哈希表实现,只有精确匹配索引所有的查询才有效 mysql只有 Memory 引擎支持哈希索引...,会在内存基于B-Tree 索引创建一哈希索引 创建自定义哈希索引 在B-Tree 上创建一伪哈希索引 如下: 创建一伪哈希索引;但是这样会有很高的查询开销 使用下面语句可以对于性能的极大提升...独立的 前缀索引索引选择性 前缀索引可以使索引更小,更快的有效办法,但是mysql 有缺陷「无法对于前缀索引使用order by 和 group by」,无法使用前缀索引做覆盖扫描。...索引 选择合适的索引顺序 经验法则: 1. 将选择性最高的放在索引的最前列(不一定准确) 2....-主配置交换角色 数据会损坏或者丢失的错误 主库意外关闭 备库意外关闭 由于msyql 非常关闭产生的常见情况 主库上的二进制日志损坏 备库的中级日志损坏 二进制日志与Innodb 事务日志不同步 二进制日志损坏时候

    1.3K20

    HBase介绍

    一、hbase应用场景 海量数据存储,上百亿行×上百万,关系型数据库一般最多30,单表五百万 准实时查询,上百亿行×上百万情况百毫秒 上百万行数据没必要放在hbase 举例说明实际业务场景的应用...:交通GPS信息、移动电话信息、金融、电商 二、hbase的特点 容量大:hbase单表可以百亿行、百万,数据矩阵横向和纵向亮给维度所支持的数据两级都非常具有弹性; 面向:hbase是面向的存储和权限控制...列式存储,其数据在表是按照某存储的,这样在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量; 版本:hbase每的数据存储有多个版本version; 稀疏性:为空的并不占用存储空间,表可以设计的非常稀疏...region切分、主键索引和缓存机制使得hbase在海量数据下具备一定的随机读取性能,该性能针对Rowkey的查询能达到毫秒级别。 三、hbase架构体系与设计模型 ?...hbase架构体系 Column Family 簇 表创建的时候,先建簇,插入数据时动态增加 一张表不会超过5簇 每个簇的数没有限制 只有插入数据后存在 是有序的 四、hbase

    1.4K10

    《大话数据结构》总结第一章 绪论第二章 算法第三章 线性表第四章 栈和队列第五章 字符串第六章 树第七章 图第八章 查找第九章 排序

    ----正确性、可读性、健壮性、时间效率高、存储量低 函数的渐近增长:给定两函数f(n)和g(n),如果存在一整数N,使得对于所有的n>N,f(n)总是比g(n)大,那么,我们说f(n)的增长渐近快于...这些权可以表示从一顶点到另一顶点的距离或耗费。这种带权的图通常称为网(Network)。...2.我们要知道某个顶点的度,其实就是这个顶点vi在邻接矩阵第i行(或第i)的元素之和。 3.求顶点vi的所有邻接点就是将矩阵第i行元素扫描一遍,arc[i][j]为1就是邻接点。...索引按照结构可以分为线性索引、树形索引和多级索引。我们重点介绍三种线性索引:稠密索引、分块索引和倒排索引。 稠密索引:是指在线性索引,将数据集中的每个记录对应一索引项。...除留余数法: 随机数法:选择随机数,取关键字的随机函数值为它的散地址。也就是f(key)=random(key)。这里random是随机函数。

    1.4K51

    机器学习(十三)缺失值处理的处理方法总结

    1 缺失值产生的原因 机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。...但是一般在比赛,如果数据存在缺失值,那么不能直接将数据整行删除,这里需要想其他办法处理,比如填充等 如果在数据集中,有一或者数据删除,我们可以将简单地将整列删除。...但是某种情况下使用xgb和lgb等树模型训练数据发现,直接删除缺失严重得的特征会稍微降低预测效果,因为树模型自己在分裂节点的时候,会自动选择特征,确定特征的重要性,那些缺失严重的特征,重要性会等于0。...该方法比删除个案和单值插补更有吸引力,它一重要前提:适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。...根据某种选择依据,选取最合适的插补值。 4 参考资料 数据缺失值的4种处理方法 数据科学竞赛总结与分享 机器学习如何处理缺失数据?

    1.9K20

    【Udacity并行计算课程笔记】- Lesson 4 Fundamental GPU Algorithms (Applications of Sort and Scan)

    PageRank是一系数矩阵,用来统计全世界的网页之间的关联性。如下图示矩阵的行和分别表示某一网页。如果网页R和网页C有链接,那么对应位置上的值不为0。...在CSR格式,我们需要设置三向量对矩阵进行压缩,分别是: Value Vector(值向量):用于存储非0值,左边的矩阵展开后得到向量 [a b c d e f] Column Vector(向量...下面做个练习题看看你做对了吗: ? 如何应用CSR? 有了CSR格式向量后,如何应用到矩阵相乘呢? ?...下图给出了详细的步骤 1.首先要将值向量和行指针向量共同创建一值向量的分段表示,也就是说每一段表示稀疏矩阵的一行,即得到 [ a b | c d e | f ] 2.结合向量索引值得到需要相乘的向量的索引...例如a的索引是0,那么对应的与之相乘的元素的行索引也应为0,这样就可以找到是x。同理索引为2的b对应行索引为2的z。其他同理,不再赘述。

    78930

    区块链开发公司 创建区块链的成本有多难?

    区块链与普通数据库的主要区别在于,有关于如何将数据放入数据库,有一些特定规则。也就是说,区块链不能与已经存在于数据库的其他数据冲突,数据本身被锁定到所有者,它是可复制的和可用的。...11.jpg   区块链主链侧链开发(主链FBA算法渐近安全第一可证明安全的共识算法低延迟、防止双花攻击 分散控制 去中心化程度高 符合工业4.0) 中心化和去中心化场内场外交易所开发 区块链跨境支付开发...一小小的错误可能会破坏整个数据库或导致某些数据库与其他数据库不同。当然,损坏或拆分的数据库因此不再具有任何可靠性。此外,所有这些系统必须从一开始就设计成一致性的。区块链没有“自我修复能力”。...设计正确的激励结构并确保系统的所有参与者不会滥用或破坏数据库,同样是一重要的考虑因素。...区块链可能是一致性的,但如果它包含大量琐碎、无用的数据,那么它就不太有用,因为将数据放入其中的成本非常低,任何人都可以在区块链上储存数据并且只需付出极小的成本。

    1.6K00

    强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    前面说了这么,本文主要关注奇异值的一些特性,另外还会稍稍提及奇异值的计算,不过本文不准备在如何计算奇异值上展开太多。...N维空间中,我们可以找到N这样的坐标轴,我们取前r去近似这个空间,这样就从一N维的空间压缩到r维的空间了,但是我们选择的r坐标轴能够使得空间的压缩使得数据的损失最小。...还是假设我们矩阵每一行表示一样本,每一表示一feature,用矩阵的语言来表示,将一m * n的矩阵A的进行坐标轴的变化,P就是一变换的矩阵从一N维的空间变换到另一N维的空间,在空间中就会进行一些类似于旋转...3奇异值与潜在语义索引LSI: 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing)与PCA不太一样,至少不是实现了SVD就可以直接用的,不过LSI也是一严重依赖于SVD的算法,之前吴军老师在矩阵计算与文本处理的分类问题中谈到...最后一矩阵Y的每一表示同一主题一类文章,其中每个元素表示这类文章每篇文章的相关性。中间的矩阵则表示类词和文章雷之间的相关性。

    1.5K70

    机器学习的数学(6)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    前面说了这么,本文主要关注奇异值的一些特性,另外还会稍稍提及奇异值的计算,不过本文不准备在如何计算奇异值上展开太多。...N维空间中,我们可以找到N这样的坐标轴,我们取前r去近似这个空间,这样就从一N维的空间压缩到r维的空间了,但是我们选择的r坐标轴能够使得空间的压缩使得数据的损失最小。...还是假设我们矩阵每一行表示一样本,每一表示一feature,用矩阵的语言来表示,将一m * n的矩阵A的进行坐标轴的变化,P就是一变换的矩阵从一N维的空间变换到另一N维的空间,在空间中就会进行一些类似于旋转...3奇异值与潜在语义索引LSI: 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing)与PCA不太一样,至少不是实现了SVD就可以直接用的,不过LSI也是一严重依赖于SVD的算法,之前吴军老师在矩阵计算与文本处理的分类问题中谈到...最后一矩阵Y的每一表示同一主题一类文章,其中每个元素表示这类文章每篇文章的相关性。中间的矩阵则表示类词和文章雷之间的相关性。

    1.3K70

    有人把NumPy画成了画,生动又形象

    在本例,python创建了我们可以在这里看到的数组: ? 通常情况下,我们希望NumPy为我们初始化数组的值。...看到NumPy是如何理解这个操作的了吗?这个概念叫做广播,它非常有用。 索引 我们可以索引和切片NumPy数组的所有方法,我们可以切片python列表: ?...只有当不同维数为1时(例如,矩阵只有一或一行),我们才可以对不同大小的矩阵执行这些算术操作,在这种情况下,NumPy使用它的广播规则来执行该操作: ?...点乘 算术的一关键区别是使用点乘和矩阵乘法。NumPy给每个矩阵点乘dot()方法,我们可以用它来执行点积操作与其他矩阵: ?...我们不仅可以在矩阵聚合所有的值,还可以使用axis参数跨行或跨聚合: ? 暂时翻译到这里,后面还有更多的内容,需要的同学可以留言,我会翻译后面的内容。

    87620

    信息检索导论(译):第一章 布尔检索(1)

    本章,我们从一简单的信息检索问题入手,介绍词条(term)-文档(document)矩阵的概念,以及最重要的倒排表数据结构。然后我们介绍布尔检索模型及如何处理布尔查询。...当我们按行来看这个矩阵的时候,我们会得到一向量,表示每个词条在那些文档中出现过。当我们按来看这个矩阵的时候,我们会得到一向量,表示都有哪些词在此文档中出现过。...现在,我们不能再如此简单的构造一词条-文档矩阵。一500K x 1M的矩阵有半兆0和1,这太多了,不能够保存在内存。然而一重要的发现是,矩阵是稀疏的,非零项只占很少的一部分。...索引阶段一核心的步骤是对这些词条按照字典顺序排序,如图1.4中间一所示。出现在同一篇文档的同一词条的多次出现合并,相同的词条合并,并将结果分成词典和倒排表两部分,如图1.4右面一所示。...其中后者占用的空间更大,词典保存在内存,倒排表保存在硬盘,所以两者占用的空间大小事很重要的,在第五章,我们会讨论如何优化二者的存储从而提高访问效率。 在倒排表应该使用什么样的数据结构呢?

    56820
    领券