特征逗号初始化器是否接受0向量？
特征逗号初始化器是一种在编程中用于初始化数据结构的方法。它允许我们使用逗号分隔的值列表来初始化一个数据结构，其中每个值对应于数据结构中的一个特定特征。
对于特征逗号初始化器是否接受0向量，答案是取决于具体的编程语言和数据结构。在某些编程语言和数据结构中，特征逗号初始化器可以接受0向量，而在其他情况下则不行。
特征逗号初始化器的优势在于可以简化代码，使得初始化数据结构更加方便和直观。它可以在一行代码中同时初始化多个特征，提高代码的可读性和可维护性。
特征逗号初始化器在各种应用场景中都有广泛的应用。例如，在机器学习中，特征逗号初始化器可以用于初始化神经网络的权重矩阵。在图形编程中，特征逗号初始化器可以用于初始化顶点的坐标和颜色。在数据分析和处理中，特征逗号初始化器可以用于初始化数据表的列。
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请注意，以上仅为示例，实际使用时应根据具体需求选择适合的产品和服务。
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1回答
我需要使用 C++库将坐标从球面转换到笛卡尔空间。下面的代码就是为了这个目的。
const int size = 1000;
Eigen::Array<std::pair<float, float>, Eigen::Dynamic, 1> direction(size);
for(int i=0; i<direction.size();i++)
{
direction(i).first = (i+10)%360; // some value for this example (denoting the azimut
浏览 8提问于2018-07-27得票数 0
我有一个方阵C，我必须找到它的特征值和特征向量。
C =
2 -1 -1 0
-1 3 -1 -1
-1 -1 3 -1
0 -1 -1 2
当我使用函数eig()，V，D=eig(C，'nobalance')，这是我得到的V和D的输出：
V =
-0.5000 0.7071 0.4914 -0.0924
-0.5000 -0.0000 -0.3607 0.7874
-0.5000 -0.0000 -0.
浏览 3提问于2014-02-04得票数 2
我想用Java语言实现逻辑回归，并将其应用于。
我认为每个实例都是董事会的一种状态。因此，每个实例都有9个功能。例如，{x,o,o,x,o,b,x,x,o}是一个代表这个板子的实例：
x o o
x o b
x x o
因此，我们有9个可以接受{x,o,b}值之一的特征。
我听说过在这些情况下使用的类似分布式表示的东西，根据它，我们对每个值有以下表示：
x -> 1 0 0
b -> 0 1 0
o -> 0 0 1
但我不知道如何将逻辑回归应用于它。是否有任何想法，我们可以为逻辑回归算法表示这个数据集？
浏览 0提问于2013-03-06得票数 1
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问题:我有一组数据需要分类--有用的(1)/Useless(0)。我将提供全套数据作为分类器的训练输入。并使用不同的数据集进行测试。
为此，我尝试将数据转换为LIBSVM格式。在做任何事情之前，我考虑提供一个向量的数值输入并检查结果。
输入：
训练:1 1 2(第一个1表示此向量中的有用类，然后是数字输入)测试:1 1 2(我不确定输入数据格式)
输出：
(0:0.9982708183417436)(1:0.0017291816582564153)(Actual:1.0预测:0.0)
我在训练集中没有类0，但它有类0的probEstimated。
我真的不确定如何将我的数据转换为数字向量输入，
浏览 1提问于2013-10-12得票数 0
1回答
我做了一个奇怪的观察，我在问自己是否有人有解释。
假设我们有PointCloud，例如一个完美的圆柱体。这个圆柱体不知何故被放置在太空中旋转。对于这个圆柱体，我们用主成分分析来计算它的质心和特征向量。
现在我可以把它描述为形式的仿射变换：
Eigen::Affine3d pose;
pose.translation << centroid[0], centroid[1], centroid[2];
pose.linear() = evecs;
现在让我们假设我想要将对象转换成明确、规范的姿态，然后我将执行以下操作：
obj.transform(obj.getPose().inver
浏览 4提问于2016-01-13得票数 0
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如何使模型知道数据集中的前100个数字都是来自一个传感器的时间序列数据，而下100个数字都是来自另一个传感器的时间序列数据，等等，用于六个单独的时间序列传感器输入？或者(或者更广泛地说)，我如何向支持向量机显示二维输入数据？
我需要一个二进制的是/否预测模型的过程有六个非周期的时间序列输入，所有的采样频率都是相同的。事件触发了数据收集的开始，在预先确定的时间之后，我需要一个是/否预测(最好包括正确性输出的概率)。应该产生“是”和“否”的时间序列输入的特征是未知的，但已知的是，每个输入时间序列数据与最终结果之间都应该有一定的相关性。所有输入都存在明显的噪声。有意义的信息和噪声都以短持续时间的形式
浏览 3提问于2015-04-17得票数 17
1回答
我试图计算出在一大堆小矩阵中计算最大特征向量的时间复杂度。
每个矩阵都是加权无向图中节点的1步邻域的邻接矩阵。所以所有的值都是正数，矩阵是对称的。例如。
0 2 1 1
2 0 1 0
1 1 0 0
1 0 0 0
我发现被认为是每次迭代的复杂度的方法。
那么，这是否意味着为图中每个节点的1步邻域找到最大特征向量的复杂度是O(n * p^2)，其中n是节点的数量，p是图的平均度数(即边的数量/节点的数量)？
浏览 7提问于2013-12-10得票数 1
1回答
我想计算python中二阶导数矩阵的特征向量。根据数学，第一个向量应该等于0到pi之间的sin-函数，第二个等于0到2*pi之间的sin函数。因此，我的代码看起来就像
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy import sparse
import scipy.integrate as integrate
import scipy.special as special
import scipy
def create_second_deriv(size, h):
delta_matrix_2_
浏览 2提问于2017-03-27得票数 1
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1回答
向量化我自己的文本数据
、、、
我正在尝试对我拥有的一些文本文档进行矢量化。为fit()方法准备它。
我对此做了相当多的搜索，根据我所看到的一切，看起来这是正确的代码
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
filenames = ['aa.txt','bb.txt','cc.txt']
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(filenames)
print ("feature names - "
浏览 0提问于2016-11-01得票数 1
我将按照以下程序计算特征值:我想要计算矩阵H，并获得特征值。
acc=1.44e-10;
a=1.732*acc;
t=-2.550;
x1=0;
y1=0;
z1=0;
x2=acc*cos(60);
y2=acc*sin(60);
z2=0;
sh=0;
for i=-1:1
for j=-1:1
for k=1:2
sh=sh+1;
xk=acc*cos(60)*(k-1);
yk=acc*sin(60)*(k-1);
zk=0;
xx(sh
浏览 1提问于2015-08-09得票数 1
1回答
我正在使用java libsvm，我创建了我的模型，现在我想用string数组来计算它，我已经为doubles数组这样做了
但是我不知道如何计算字符串数组，我希望有人能帮我
提前谢谢，
此代码用于双倍数组。
private double evaluate(Neighbor features, svm_model model) {
svm_node[] nodes = new svm_node[features.getDocument().getAttributes().size()];
Iterator<String> iteraitor = features.ge
浏览 1提问于2013-08-29得票数 3
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2回答
我想检查一些向量是否由numpy相互依赖，我在下面的链接中找到了一些检查矩阵的线性相关性的好建议：。
我无法理解“Cauchy-Schwarz不等式”方法，我认为这是由于我缺乏知识，但是我尝试使用特征值方法检查列之间的线性相关性，下面是我的代码：
A = np.array([
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 0],
[1, 0, 0, 1]
])
lambdas, V = np.linalg.eig(A)
print(lambdas)
p
浏览 5提问于2022-01-24得票数 0
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1回答
我有一个逗号分隔的文本文件，其中有几百万个条目。每23个条目后有一个换行符。我将添加每一整行作为向量的实例，并将23个字段作为子向量的实例。因此，第一个实例将是vec，然后是vec1，依此类推。
这个文件是我的程序的一部分，需要用它来编译。这意味着，我不想另外提供文件，并使用ifstream从单独的文件中读取数据。
我已经可以使用ifstream对数据进行排序，但现在我需要将原始数据集成到程序中，这样我就可以将它们全部编译在一起。
我无法将这个以逗号分隔的大型字段文本文件转换为一个长字符串，然后将其分隔为多个字段，因为其中一些字段中有引号，引号之间也有逗号。
示例：
`19891656,P
浏览 4提问于2018-01-18得票数 1
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1回答
我的目标是分类类型的汽车(轿车，SUV，掀背车)和早些时候，我是使用角功能的分类，但它没有很好的工作，所以现在我正在尝试Gabor功能。
现在提取特征，并假设当我给出一个图像作为输入，然后对5个尺度和8个方向，我得到21x40矩阵。
1.40列的平方能量.
2. 40列的平均振幅.
问题是，我想使用这两个矩阵进行分类，我有大约230幅图像，分为3类(SUV、轿车、掀背车)。
我不知道如何创建一个Nx230矩阵，它可以由matlab中的神经网络作为vInputs (其中N是一幅图像的全部特征)。
我的问题是：
如何从21x40矩阵中为一幅图像创建一维图像矢量。(我是否应该将平均振幅附加到平
浏览 2提问于2013-11-14得票数 1
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视觉系统被给予一个单一的训练图像(例如，一张2D的艺术品)，并且询问该作品是否在新拍摄的照片中。新拍摄的照片可以包含许多其他物体，当艺术品呈现时，它必须面对，但可能会被遮挡。
体位空间是x，y，旋转和尺度。艺术品可能是高度对称的，也可以是不对称的。
处理这类问题的最新进展如何？
我试过/考虑了以下几种选择，但它们都有一些问题。如果我的论点无效，请纠正我。
深度学习(rcnn/yolo)：需要大量的标记数据，这意味着每件新的艺术品都需要大量的人类劳动。
传统机器学习(SVM，随机林)：与上面相同
sift/surf/orb + ransac或投票:当艺术品对称时，匹配的功能大多是不正
浏览 8提问于2017-11-08得票数 1
1回答
特征值排序的重要性
、、、、
我有一个矩阵，我想找出它的特征值： A = [
[ .1, .17, 0, 0, 0, 0],
[.17, .1, 0, 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0, 0, 1.2, 0.66],
[ 0, 0, 0, 0, 0.66, 1.2],
] 我可以用以下命令找到无序的特征值： from numpy import lina
浏览 46提问于2021-02-12得票数 0
我有一个很大的(351,351) numpy过渡矩阵。我想使用numpy找到状态向量(我也尝试了使用相同的函数)。
sstate = np.linalg.eig(T)[1][:,0]
所以，我认为这应该给出优势左特征值的特征向量。主要的左特征值是1+0j。这是正确的，主要的左特征值应该是1，我对此有点陌生，所以我不知道如何处理虚数。此外，sstate向量包含所有复数。现在，为了检查这是否正确，我执行以下矩阵乘法：
np.dot(sstate,T)
如果操作正确，这将返回与“sstate.‘”相同的向量。我不知道为什么这不管用。想象的数字会是问题吗？此外，是否有可能这个转移矩阵不包含一个稳态矢量
浏览 1提问于2015-02-13得票数 4
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2回答
作为当前的任务，我需要计算120*120矩阵的特征值和特征向量。首先，我在Java (Apache库)和Python2.7 (Numpy库)的简单2×2矩阵上测试了这些计算。我有一个与特征向量不匹配的问题，如下所示：
//Java
import org.apache.commons.math3.linear.EigenDecomposition;
import org.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
public class Temporar
浏览 4提问于2016-11-15得票数 6
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1回答
亲和矩阵的谱聚类
、、、
我正在尝试进行光谱聚类。
我有对称亲和矩阵的特征向量，我必须找到
(摘自一篇论文)，其中x‘’Mx是簇间得分。
X‘’Mx是否与簇向量相同，因此argmax意味着特征向量的主向量(即具有最高特征值的特征向量)？
如果是这样的话，应该为每个集群计算x*吗？(因为一个向量如何描述所有的簇.)
在代码中(使用OpenCV库)
//a symmetric affinity matrix calculated prior
CvScalar scal;
CvMat* evec = cvCreateMat(src->height,src->heigh
浏览 0提问于2015-06-29得票数 1
2回答
卡在特征面上
、、、、
我正在实施一个使用特征脸的人脸识别小项目。
我有成功的计算机，并将特征脸保存到一个文件夹中。使用：
Matrix<-readInImagesAndLinearize()
avg_face<-as.vector(colMeans(Matrix, na.rm = FALSE, dims = 1))
A <- t(Matrix) - matrix(avg_face, ncol=dim(Matrix)[1], nrow=dim(Matrix)[2])
L <- t(A) %*% A
V <- eigen(L)
eigenValues <&l
浏览 3提问于2013-11-06得票数 1
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我需要特征XYZ来定义一个允许迭代某些整数集的方法。这组整数由后台Vec或Range<usize>定义。但是，我遇到了各种(生存期或类型)问题，这取决于我如何定义XYZIterator类型，该类型应该在Vec/Range上统一这些Iterator。
备份解决方案是分配和返回Vec，但我想知道是否有一种无需克隆/分配内存的方法。
type XYZIterator = Box<dyn Iterator<Item = usize>>;
trait XYZ {
fn stuff(&self) -> XYZIterator;
}
struct
浏览 2提问于2021-07-23得票数 0
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1回答
我正在复习一些线性代数，并研究Python中的一些实现。我正在处理一个与寻找矩阵A的特征向量有关的问题。
A = [[ 1, 2,-2],
[-2, 5,-2],
[-6, 6,-3]]
当我用手解决这个问题时，我得到了特征值3和-3，其中3的多重性为2，我的特征向量是[[1/3], [1/3], [1]], [[1], [1], [0]], [[-1], [0], [1]]。
尝试在NumPy中实现：
import numpy as np
A = [[ 1, 2, -2],
[-2, 5, -2],
[-6, 6, -3]]
np.linalg
浏览 0提问于2018-02-12得票数 1
1回答
特征值和特征向量的有效排序方法
、、、、
我用本征元来求解对称矩阵m,的特征系统，给出了如下例子：
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Eigenvalues>
using namespace std;
using namespace Eigen;
int main()
{
Matrix3f m(3,3);
EigenSolver<Matrix3f> es;
m(0,0) = -0.386087;
m(1,1) = -0.390147;
m(2,2) = 0.776234;
m(0,
浏览 0提问于2019-05-27得票数 1
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尝试将主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合进行人脸识别。但我对简历感到困惑：：pca！根据计算特征向量和特征值的，首先计算数据的协方差矩阵，然后由协方差矩阵计算特征向量和特征值。在它的样本代码中，它不计算协方差矩阵，它只是将数据传递给构造函数。那么cv::pca计算协方差矩阵本身？或者我们应该计算它并把它传递给cv::pca警员？从特征向量和特征值的维数来看，我猜它没有计算它们。我说的对吗？
浏览 2提问于2015-09-16得票数 1
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1回答
我有一个问题，在本教程中表示的逗号初始化似乎不起作用。
我有一个系统，其中我有一个主部分，其中一个向量被初始化：
Main：
VectorXd v;
和一项职能：
double useVector(VectorXd &v) {
dataI = model_.find();
v << model_[dataI].v[0], model_[dataI].v[1], model_[dataI].v[2], 1;
return dataI;
}
注意:函数的用法如下：
double distance = useVector(v);
现在，model_[dat
浏览 4提问于2013-01-07得票数 3
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我正在构建一个Python 3(熊猫用于数据操作，numpy用于PCA通过SVD)，以模仿我在研究生院编写的一些代码。该代码在SAS 9.4中，使用PROC IML调用光谱矩阵上的svd。SAS代码：
data Raman1;
infile "Combined SpectraC.csv" dsd firstobs=2;
input Wavenumber R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 R12 R13 R14 R15 R16 R17 R18 R19 R20 R21;
run;
proc iml;
use Raman1;
read all va
浏览 2提问于2020-04-29得票数 0
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1回答
对于这个问题，我认为我的大部分代码都是正确的。然而，正确的特征向量包含了我所拥有的负值。
说明：
我的代码：
clear all; close all;
M = [0 1/4 1/4 0 0 0 0 0 0 0;
1/2 0 1/4 1/4 1/6 0 0 0 0 0;
1/2 1/4 0 0 1/6 1/4 0 0 0 0;
0 1/4 0 0 1/6 0 1/2 1/4 0 0;
0 1/4 1/4 1/4 0 1/4 0 1/4 1/4 0;
0 0 1/4 0 1/6 0 0 0 1/4 1/2;
0 0 0 1/4 0 0 0
浏览 6提问于2015-01-31得票数 0
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我从Scikit learn了解如何使用K-Means：学习文本聚类
在该示例中，可选地使用LSA (使用SVD)来执行降维。
为什么这是有用的？维度(特征)的数量已经可以使用"max_features“参数在TF-IDF向量化器中进行控制。
我知道LSA (和LDA)也是主题建模技术。聚类的不同之处在于，文档属于多个主题，但只属于一个聚类。我不明白为什么要在K-Means聚类的上下文中使用LSA。
示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import
浏览 16提问于2017-02-22得票数 5
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我想用本征库把MATLAB中的[vec,val] = eig(A)翻译成c++，但是我不能得到同样的结果！我尝试了eigensolver，ComplexEigenSolver和SelfAdjointEigenSolver.，它们都没有给出像MATLAB中的eig(A)那样的结果。
Sample matrices:
Tv(:,:,223) =
0.8648 -1.9658 -0.2785
-1.9658 4.9142 0.8646
-0.2785 0.8646 0.3447
Tv(:,:,224) =
1.9735 -0.4
浏览 1提问于2015-06-11得票数 1
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未知类-功能子集
、、
如果你有一个问题，除了涉及的对象和特征之外，你什么都不知道，但不知道这些是如何组合在一起的，即你想看看是否有基于数据的自然群体。将这个新物体的10个特征(比如20世纪80年代的吉他)分成两个功能集，每组5个特征-一组与人类的东西(如颜色，价格等)有关，另一组与物理特征(重量，木材类型)等有关，这有什么价值吗？我希望找到的一个群体的例子是电学和声学之间的区别，但我们不知道。结果可能是，数据告诉我们，由于价格、重量等原因，美国吉他和欧洲吉他之间存在差异。
因此，我们的想法是针对第一组5个特征训练我的模型，然后针对第二组特征，并以某种方式使用这两个结果来形成预测？
这个过程有没有一个特别的名字，或者
浏览 0提问于2017-10-02得票数 0
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我读过关于的文章。引用维基百科的话：
The left-singular vectors of M are eigenvectors of MM∗.
The right-singular vectors of M are eigenvectors of M∗M.
The non-zero singular values of M (found on the diagonal entries of Σ)
are the square roots of the non-zero eigenvalues of both M∗M and MM∗
我编写了这个八度代码(控制台输出如下所示)：
a是正在
浏览 2提问于2015-04-17得票数 1
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我正在使用3个标签(0,1,2 = neg，pos，neu)进行分类任务。数据是句子。因此，为了生成句子的向量/嵌入，我使用一个Bert编码器来获取每个句子的嵌入，然后使用一个简单的knn进行预测。
我的数据是这样的:每个句子都有一个标签和其他分类的数值。
例如，我的数据如下所示
Sentence embeddings_BERT level sub-level label
je mange [0.21, 0.56] 2 2.1 pos
il hait [0.25, 0.39] 3 3.1 neg
.....
如您所见，每句话都有其他类别，但
浏览 1提问于2021-08-17得票数 2
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在一个简单的例子中，我试图学习如何使用numpy来确定特征向量和值，但是结果看起来不正确。这是我的代码：
import numpy as np
import numpy.linalg as la
# create the matrix
matrix = np.array([[-2, 1, 0], [1, -2, 1], [0, 1, -2]])
print("Matrix:\n", matrix)
# calculate the eigenvalues and vectors
vals, vecs = np.linalg.eigh(matrix)
# print the
浏览 0提问于2018-01-28得票数 1
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我用evcent来确定我的顶点的EC值。我注意到，对于具有degree=0的顶点，可能会产生正值。这不应该发生！这是个数值问题吗？
我用：
ecs <- evcent(g)$vector
此外，为了查看是否是数值问题，我尝试在ARPACK算法中添加一个命名列表以增加迭代次数：
namedList<-list()
namedList["iter"]<-100
ecs <- evcent(g, options=namedList)$vector
这并没有改变迭代的次数。所以，如果这是一个数值问题，或者我对理论的理解是错误的，如果这是一个数值问题，如何改变迭
浏览 3提问于2014-01-07得票数 0
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我正在做逻辑回归来预测一个二元变量的结果，比如一篇期刊论文是否被接受。因变量或预测因子是这些论文中使用的所有短语-(一元、二元、三元)。这些短语中的一个在“接受”类中有不对称的存在。包括这个短语可以得到一个准确率非常高的分类器(超过90%)，而删除这个短语会导致准确率下降到70%左右。我更一般的(天真的)机器学习问题是:在进行分类时删除这种倾斜的特征是否可取？有没有一种方法可以检查每个特征的倾斜存在，然后决定是否将其保留在模型中？
浏览 3提问于2013-11-18得票数 2
#generating 100 uniformly distributed numbers
u1 <- runif(100,0,1)
u2 <- runif(100,0,1)
x1 <- function(x, y) {
return(sqrt(-2 * log(x) * cos(2 * pi * y)))
}
x2 <- function(x, y) {
return(sqrt(-2 * log(x) * sin(2 * pi * y)))
}
#applying x1
x1_vals <- mappl
浏览 3提问于2022-09-28得票数 0
根据，MATLAB [V,D]=eig(a,b)的等效numpy表达式是V,D = np.linalg.eig(a,b)。
但是当我尝试这个时，我得到了一个错误：
TypeError: eig() takes 1 positional argument but 2 were given
我很困惑，文档中说np.linalg.eig可以有两个论点吗？
奇怪的是，当我查看linalg在的文档时，在“矩阵特征值”的标题下，没有提到linalg.eig有两个参数？
我怎样才能让eig接受两个像MATLAB中的论点？
这在MATLAB中是可行的。
a = diag(ones(3,1));
b = dia
浏览 2提问于2019-01-15得票数 2
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你能解释一下为什么某些特征向量(2-4)有符号差异吗？这种差异是否会影响进一步的计算，例如降维？
Matlab:
N = 5000;
dataA = rand(N,5);
covA = cov(dataA);
%covA = dataA*dataA'/(length(dataA)-1);
covA = covA + eps.*eye(size(covA));
[~,pA] = chol(covA);
assert(pA==0,'A is not possitive definite')
dataB = rand(N,5);
covB = cov(dataB);
%co
浏览 2提问于2016-02-16得票数 4
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我在方阵上使用NumPy的linalg.eig。我的方阵是一个2D域的函数，我正在观察它的特征向量在这个区域上的一个参数化圆周上的复角。只要我考虑的路径是光滑的，我期望每个特征向量的分量的复角是光滑的。然而，在某些情况下，Python的情况并非如此(尽管在其他编程语言中也是如此)。对于参数M=0 (显示在其对角线上的矩阵中的某些参数)，我有如下所示的组件：
在理想情况下，它们应该看起来像(M=0.1)：
我试过的是：
我验证了矩阵在两种情况下都是Hermitian的。当我使用continuous.Using 时，M=0.1变得不连续，而M=0有时变成np.unwrap。
浏览 5提问于2021-05-21得票数 2
我用PyTorch编写了两种类型的线性分类器：
torch.manual_seed(0)
fc = []
for i in range(n):
fc.append(nn.Linear(feature_size, 1))
另一个：
torch.manual_seed(0)
fc = nn.Linear(feature_size, n)
在多标签分类模型中，使用这两种类型的fc，得到了不同的结果。
实际上，这些fc初始化方式不同，结果也不一样。哪一个是正确的，如果我希望使用两种类型的fc类似的结果，我应该做什么。
其他信息：
我找出了导致坏结果的原因：
第一种类型FC在训练中不更新
浏览 1提问于2018-09-13得票数 0
我正在尝试执行Mahout分类器示例(donut.csv )。但我发现，简单地更改标题行中某些列的名称，并在分类器命令中更改相应的predictor变量名称，将导致不同的模型。这是不合理的。
首先，您可以通过以下方式获取donut.csv
mahout cat donut.csv |tail -40 > donut0.csv
(“尾部”是因为mahout cat生成了一些初始信息行)
然后，我们使用以下命令来训练donut0.csv：(根据"Mahout in action“一书中的建议)
mahout trainlogistic --input donut0.csv \
--o
浏览 2提问于2012-04-28得票数 3
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我不明白为什么这段代码没有错误地编译和运行：
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <Eigen/Dense>
int
main (int argc, char *argv[])
{
typedef Eigen::Matrix<double, 5, 3/*FIXME: Should be 5*/> Matrix5;
Matrix5 test;
test << 2,0,0,1,1,
0,2,0,1,1,
0,0,2,2,2
浏览 2提问于2014-04-19得票数 2
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如何找到广义特征值，向量使用Eigen3库？
在八度，matlab，特征值函数的形式是：[V, lambda] = eig (A, B)。
我只能在 lib中找到类，但对验证上述matlab/octave代码的结果没有帮助。
浏览 5提问于2012-03-30得票数 2
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目前，我正在使用opencv中的SVM分类器进行英语字母分类。我对做以上的事有疑问。
特征向量的长度如何取决于分类？(如果特征长度增加(我当前的特征长度为125)，会发生什么？
预测所需的时间是否取决于用于培训的数据的数量？
为什么我们需要对特征向量进行归一化(这会提高预测的准确性和预测类所需的时间吗)？
如何确定特征向量归一化的最佳方法？
浏览 5提问于2015-01-06得票数 1
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我的目的是寻找矩阵的特征向量。在Matlab中，利用：[V,D] = eig(M)实现了矩阵特征向量的提取。或者，我使用WolframAlpha网站来重复检查我的结果。
我们有一个名为10X10的M矩阵：
0.736538062307847 -0.638137874226607 -0.409041107160722 -0.221115060391256 -0.947102932298308 0.0307937582853794 1.23891356582639 1.23213871779652 0.763885436104244 -0.80594824532109
浏览 6提问于2012-10-24得票数 5
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从Fast获取特征向量
、、、
我试图识别和分组类似的图片，我遵循了本教程：。
问题是我使用的是faster_rcnn_resnet_101，我发现快速rcnn中的特征向量在SecondStageBoxPredictor之后被丢弃。在被丢弃之前，我使用获取向量。
feat_avg = graph.get_tensor_by_name('SecondStageBoxPredictor/AvgPool:0')
np.savetxt('output1/' + "test" + '.npz',feat_vector,delimiter=',')
但是，当
浏览 3提问于2018-10-25得票数 0
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我正在尝试学习Eigen C++库，想知道是否有一些初始化动态向量和矩阵的很好的简写。如果能像使用std::vector一样编写一些东西，那就太好了
std::vector<int> myVec = {1,2,3,6,5,4,6};
即
VectorXi x = {1,2,3,4,7,5,7};
我能找到的最接近(丑陋)的等价物是Map。。
int xc[] = {2,3,1,4,5};
Map<VectorXi> x(xc,sizeof(xc)/sizeof(xc[0]));
还有其他的初始化方法吗？
浏览 2提问于2014-01-22得票数 1
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考虑一下实对称矩阵
S = (2, 1; 1, 2)
从特征方程|S -λI|，我们有二次(2-λ)^2 - 1 = 0，其解产生特征值3和1。对应的特征向量是(1;-1)和(1;1)。
octave:4> [V,lambda] = eig([2, 1; 1,2])
V =
-0.70711 0.70711
0.70711 0.70711
lambda =
Diagonal Matrix
1 0
0 3
为什么特征向量是倍频程- 0.70711；0.70711和0.70711；0.70711
浏览 0提问于2014-04-07得票数 4
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我的测试特征向量是'testpg‘，训练后的特征向量是’.I‘，它们的维度都是2000*1。我的目标是找出两个直方图特征向量之间的距离，因此我这样做了。
distance = norm(trainpg-testpg)
接下来，我将它与标量阈值进行比较，以检查它是否满足我的条件，上面的代码工作得很好，因为我得到了这个距离的标量值，即:对于例如距离= 5.4，这是一个标量
但是，当我更改代码以使用任何其他基于直方图的距离度量时，它不起作用
我使用了中的pdist2函数
我使用的新代码是
距离= pdist2(trainpg，testpg，'chisq') d=尺寸(距离)
浏览 8提问于2015-07-11得票数 1
我正在使用matlab的svm分类函数。我的训练和测试数据有以下几个维度：
>> size(TrainV)
ans =
99192 705
>> size(TestV)
ans =
246 705
我有一个功能，训练一对一的分类与10个类别(45个二进制分类器)。可以通过调用以下函数来训练该模型：
Models = SVM_multitrain (TrainV(:, 2:end), TrainV(:, 1), 10);
我发送特征向量(TrainV(:，2:end)和标签(TrainV(:，1))，并要求模型为45个分类器(10
浏览 3提问于2015-11-12得票数 5
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