给你一个 m * n 的矩阵 mat 和一个整数 K ,请你返回一个矩阵 answer ,其中每个 answer[i][j] 是所有满足下述条件的元素 mat[r][c] 的和:
R中的做主成分分析(PCA)有很多函数,如R自带的prcomp、princomp函数以及FactoMineR包中PCA函数,要论分析简单和出图优雅还是FactoMineR的PCA函数(绘图可以搭配factoextra包)。
在针对非物理信号分析的时候,例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等,这部分涉及到数据分析知识,本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。
假如你是个玩具工厂的销售经理,你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁,得克萨斯州;波士顿、马里兰州;和芝加哥,伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市:丹佛,埃德蒙顿,法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN,效果非常震撼,让你秒懂LLM工作原理。
前者的复杂度是 O(n!) 级别的,在计算约 12 阶的矩阵时就会需要超过 1s 的时间,而计算 1000 \times 1000 的矩阵需要进行约:
欢迎来到 GPT 大型语言模型演练!在这里,我们将探索只有 85,000 个参数的 nano-gpt 模型。
07:矩阵归零消减序列和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定一个n*n的矩阵(3 <= n <= 100,元素的值都是非负整数)。通过(n-1)次实施下述过程,可把这个矩阵转换成一个1*1的矩阵。每次的过程如下: 首先对矩阵进行行归零:即对每一行上的所有元素,都在其原来值的基础上减去该行上的最小值,保证相减后的值仍然是非负整数,且这一行上至少有一个元素的值为0。 接着对矩阵进行列归零:即对每一列上的所有元素,都在其原来值的基础上减去该列上的最小值,保证相减后的值仍然是非负整
理解主成分分析这个模型前,可能需要一定的线性代数的知识,当然若没有基本也能看下去,只是可能比较困弄清楚,但这篇短文会尽可能给你的写得浅显易懂,不涉及太多公式推导,先让我们关注一下我们可能面对的问题
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。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
初期的时候,可能会先从实例入手,而不是先把所有先备命令学一遍,但下面这几个命令还是经常用的,如果被很长的tutorial吓跑,可以先敲一遍这些命令。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 用dict建立Dataframe # DataFrame by dict df2 = pd.DataFrame({'A' : 1., 'B' : pd.Timestamp('2013
匈牙利算法解决的问题概述:有 n 项不同的任务,需要 n 个工人分别完成其中的 1 项,每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少?
题目要求 Given a non-empty 2D matrix matrix and an integer k, find the max sum of a rectangle in the matrix such that its sum is no larger than k. Example: Input: matrix = [[1,0,1],[0,-2,3]], k = 2 Output: 2 Explanation: Because the sum of rectangle [[0, 1]
本篇概览 作为《DL4J实战》系列的第五篇,在前面对深度学习有一定的了解后,本篇会暂停深度学习相关的操作,转为基本功练习:矩阵操作,即INDArray接口的基本用法 INDArray的类图如下,由于BaseNDArray是个抽象类,因此在实际使用中,咱们用的都是NDArray的实例: 📷 之所以用一篇文章来学习矩阵操作,是因为后面的实战过程中处处都有它,处处离不开它,若不熟练就会寸步难行; 本篇涉及的API较多,因此先做好归类,后面的代码按照分类来写会清晰一些,一共分为五类:矩阵属性、创建操作、读操
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
元胞数组定义 : 使用 cell 定义元胞数组 , 其中的两个参数分别是行数和列数 ;
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
PHP数据结构(五)——数组的压缩与转置 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 1、数组可以看作是多个线性表组成的数据结构,二维数组可以有两种存储方式:一种是以行为主序,另一种是以列为主序。 2、当数组存在特殊情况时,为了节省存储空间,可以进行压缩存储,把相同值并有规律分布的元素只分配一个存储空间,对于零元素不进行存储。 有两种情况可以进行压缩存储——特殊矩阵与稀疏矩阵。 3、当数组为特殊的矩阵,例如数组为n阶对称矩阵(满足aij=aji)。对于该类型矩阵,可以只存储一半的数值加上对角线的内容,一共需要分配
作者 | 蒋刚 审校 | 刘连响 ---- 今天向大家介绍下RSFEC的原理,它通过生成冗余数据来恢复丢失的信息,首先介绍下背景,之后重点介绍RSFEC如何计算冗余和恢复数据的,分为异或方式和矩阵方式,异或方式可以认为是矩阵方式的特殊形式,最后做下总结。 - 背景介绍 - RSFEC广泛应用于存储、通信、二维码等领域,比如RAID利用它生成冗余盘提升容错性,视频通话中利用它生成冗余数据对抗网络丢包,太空中远距离传输数据时也用到它,第三张图片是旅行者一号应用RSFEC将太空中拍摄的照片传回地
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
矩阵的初等变换这个概念可能在很多人听来有些陌生,但其实我们早在初中的解多元方程组的时候就用过它。只不过在课本当中,这种方法叫做消元法。我们先来看一个课本里的例子:
内置数据多用于新手练习,eg:iris、volcano、letters、LETTERS
给定一个n×n的方阵,本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
指派问题 参考 【运筹学】整数规划 ( 整数规划求解方法 | 指派问题 ) 博客 ;
除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包。perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证。corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验。
从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类,看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外,还用了加权kappa系数,所以了解一下kapp系数的知识,加权kappa还没找到更好的资料。。。 资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验,也可以用于衡量分类精度,但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的
# 常用库numpy import numpy as np array1 = np.array([1,2,3,4]) print(array1) # [1 2 3 4] array2 = np.array([ [1,2,6,9], [3,4,8,9], [3,5,9,9], [3,5,7,9], ]) print(array2) """ [[1 2] [3 4]] """ print(array1.shape) # (4,) 显示列的数量 print(array2.sh
测量是人类对居住的这个世界获取空间认识的一种手段,也是认识世界的一种活动。因此,在参与测量活动中,自然会遇到认识活动中的三种情况:a.很容易就发现了不同之处而将甲乙两事物区分开来;b.很容易就发现了相同之处而将甲乙两事物归于一类;c.难于将甲乙两事物区分开来,从而造成认识上的混淆,产生错误的结果。前两者比较易于处理,后者处理起来比较困难。例如,在实地上测量一个点的位置时,至少需要两个要素:或者两个角度,或者两条边长,或者一个角度和一条边长。把已知点视为观察点,将待定点视为目标点,从一个观察点出发,对于目标点形成一个视野。当仅从一个视野或者从两个很接近的视野观察目标时,所获得的关于目标的知识是极其不可靠的,且极为有限的。要获得可靠的知识,必须从至少两个明显不同的视野进行观察。同时,目标点与观察点之间则构成了一个认识系统。这个系统用数学语言表示出来,反应为矩阵。
1)现在学“表格” 二维:二维有两个:(1)matix 矩阵 —— 二维,只允许一种数据类型。(2)data.frame 数据框—— 二维,每列只允许一种数据类型(列与列之间相不相同都行)。
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
我们今天继续麻省理工的线性代数,昨天有同学给我留言问我,为什么不选最新版的视频,要选05版的。这里简单解释一下,主要有这么几个原因。
遇到不知道的函数时,可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分别是: max(A):返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量记录A的每列的最大值,U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim):dim取1或2。dim取1时,该函数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min,其用法和max完全相同。
最近开始学习R语言,把学习笔记和小伙伴们分享一下吧,欢迎一起交流 R 起源: R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
本文介绍了稀疏表示、匹配追踪(MP)和正交匹配追踪(OMP)算法,以及它们在压缩感知、信号重构和机器学习等领域的应用。
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性,然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具,并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包,其中包含了大量有用的思想,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等等)以及线性代数,通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理(基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
(文中图片引用于生信技能树小洁老师PPT,仅用于自己学习,不用于商业目的,如有侵权,立即删除)
这是一篇比较早的Object Detection算法,发表在2014年的CVPR,也是R-CNN系列算法的开山之作,网上可以搜到很多相关的博客讲解,本篇博文没有按论文顺序来讲述,而是结合自己经验来看这个算法,希望给初学者一个直观的感受,细节方面不需要太纠结,因为很多部分在后来的算法中都改进了。
pca算法: 算法原理: pca利用的两个维度之间的关系和协方差成正比,协方差为0时,表示这两个维度无关,如果协方差越大这表明两个维度之间相关性越大,因而降维的时候, 都是找协方差最大的。 1 将XX中的数据进行零均值化,即每一列都减去其均值。 2 计算协方差矩阵C=1mXTXC=1mXTX 3 求出CC的特征值和特征向量 4 将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵,取前k行组成矩阵P 5 Y=XPY=XP就是降维到k维后的数据。 代码: # coding=utf-8 import matplo
在从事深度学习框架的实现工作时,了解到 Nervana 有一个称为 Maxas 的汇编代码生成器项目,可以生成性能超过 nVidia 官方版本的矩阵相乘的 GPU 机器码,由此对其工作原理产生兴趣。
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
文章目录 一、关系矩阵 二、关系矩阵示例 三、关系矩阵性质 四、关系矩阵运算 五、关系图 六、关系图示例 七、关系表示相关性质 一、关系矩阵 ---- A = \{ a_1, a_2 , \cdots , a_n \} , R \subseteq A \times A R 使用 关系矩阵 表示 : M(R) = (r_{ij})_{n\times n} 关系矩阵取值 : M(R)(i, j) = r_{ij} =\begin{cases} 1, & a_i R a_j \\ 0, & 无关系 \end
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种,每个品种有50个样本,以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的,但其他两个花种之间不是线性可分离的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云