如何使用netwokx进行复杂网络的中心性分析？ 这是本学期在大数据哲学与社会科学实验室做的第七次分享了。 第一次分享的是： 如何利用“wordcloud+jieba”制作中文词云？ 第二次分享的是： 如何爬取知乎中问题的回答以及评论的数据？ 第三次分享的是： 如何利用百度AI平台或snownlp做中文
1、在遇到抽象矩阵的特征值与特征向量问题时，利用特征值与特征向量的定义Ax=λx能解决很多问题。 2、解决解决抽象向量组组成的新向量组的线性无关性问题时，采用向量组线性无关的定义可解决判别法无法判别的问题。 3、在解决抽象矩阵方程的问题时，利用系数矩阵的秩与基础解系向量个数
当 \(A\) 有足够的特征向量的时候，我们有 \(S^{-1}AS=\Lambda\)。在这部分，\(S\) 仍然是最好的选择，但现在我们允许任意可逆矩阵 \(M\)，矩阵 \(A\) 和 \(M^{-1}AM\) 称为相似矩阵，并且不管选择哪个 \(M\)，特征值都保持不变。 1. 相似矩阵 假设 \(M\) 是任意的可逆矩阵，那么 \(B = M^{-1}
导言传统的神经网络都是基于固定的数据集进行训练学习的，一旦有新的，不同分布的数据进来，一般而言需要重新训练整个网络，这样费时费力，而且在实际应用场景中也不适用，所以增量学习应运而生。增量学习主要旨在解决灾难性遗忘(Catastrophic-forgetting) 问题,本文将要介绍的《iCaRL： Increme
乍看正定和半正定会被吓得虎躯一震，因为名字取得不知所以，所以老是很排斥去理解这个东西是干嘛用的，下面根据自己和结合别人的观点解释一下什么是正定矩阵(positive definite, PD) 和半正定矩阵(positive semi-definite, PSD)。定义首先从定义开始对PD和PSD有一个初步的概念：正定矩阵(P
异常检测Task03 本次学习参照Datawhale开源学习地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/AnomalyDetection 本次学习分为五个章节： 一、概述 二、基于统计学的方法 三、线性模型 四、基于邻近度的方法 五、集成方法 本章主要内容包括： 线
线代： 向量的内积、长度及正交性，方阵的特征值与特征向量，相似矩，对称矩阵的对角化。 概率： 概率1-4、事件的独立性1-2. 专业课： 数据结构： 看《大话数据结构》加深理解。 英语方面： 历年真题阅读理解和完形填空联系。 考研核心词汇1500，复习，预计5月中旬过完，一天25词。 语法长难句实体
eig——特征值和特征向量 [V，D]=eig(A); 矩阵D对角线元素是特征值，矩阵V的列是右特征向量。什么是右特征向量？ D 中的特征值对应于 V 的各列中的特征向量 diag——提取对角线元素 diag(A) 提取矩阵A对角线上的元素，返回一个列向量 linspace——生成线性间距向量 例如 theta=lins
I. 行列式(Determinants)和迹(Trace)1. 行列式(Determinants)为避免和绝对值符号混淆，本文一般使用\(det(A)\)来表示矩阵\(A\)的行列式。另外这里的\(A∈R^{n×n}\)默认是方阵，因为只有方阵才能计算行列式。行列式如何计算的就不在这里赘述了，下面简要给出行列式的各种性质和定理。定
通常，我们使用bert做文本分类，泛化性好、表现优秀。在进行文本相似性计算任务时，往往是对语料训练词向量，再聚合文本向量embedding数据，计算相似度；但是，word2vec是静态词向量，表征能力有限，此时，可以用已进行特定环境下训练的bert模型，抽取出cls向量作为整个句子的表征向量以供下游
二分类问题示例：首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果（这也就是著名的cat和non cat问题）。现在我们可以用字母y来表示输出的结果标签，如下图所示：我
1. 机器学习的定义[Mitchell, 1997]对机器学习给出了一个形式化的定义：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。2. 机器学习的基本概念特征向量（feature vector）：特征向量是样本的特征属
作者：云不见学校：华南师范大学paper：Feature Projection for Improved Text Classification. ACL 2020Link：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.726/code：https://github.com/Qqinmaster/FP-Net/mdTL; DR在情感分类中，一些good features，比如”good“、”nice“表示积极，”bad
文章目录 前言 一、注意力机制的概念 二、注意力机制的具体实现 前言 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、注意力机制的概念 注意力的计算过程如下：第一个过程是根据Query和Key计算权重系数，第二个过程根据权重系数对Value进行加权求和。 首先如何选
问题：为什么深度学习的结构特点不利于稀疏特征向量的处理呢？ 一方面，如果我们深入到神经网络的梯度下降学习过程就会发现，特征过于稀疏会导致整个网络的收敛非常慢，因为每一个样本的学习只有极少数的权重会得到更新，这在样本数量有限的情况下会导致模型不收敛。 另一个方面，One-hot 类
https://v.qq.com/x/page/j0735p6jn2e.html数据可视化是把模式展示出来。我们一直在寻找挖掘更深层次模式的方法。感觉明显是人类的图案我们人类能够识别的图案，但是不能清晰地表达给计算机。我们甚至从未想过要找的图案计算机，只把可爱的猫头鹰的图案展示给我看在探索新数据集时，可以
预测模型用于许多不同的领域和应用程序。例如，根据最近几天，几周或几年内的需求预测产品的需求。但是，在现实生活中，模型中应包括其他时变功能，例如相关产品的需求，因为它们对预测值的影响也可能随时间变化。 这样的时间序列分析应用程序，包括一个以上功能的过去历史，属于多元时间序
文章目录 特征值和特征向量的几何意义特征值和特征向量的数学描述特征值分解特征值分解的过程参考资料 特征值和特征向量的几何意义 矩阵和向量作乘法，向量会变成另一个方向或长度的新向量，主要会发生旋转、伸缩的变化 如果矩阵乘以某些向量后，向量不发生旋转变换，只产生伸缩
输入矩阵X： 系数矩阵W： 输出矩阵Y： 一般情况下，m>n，也就是方程数要大于未知数，才用最小二乘法求系数矩阵W。下面根据Y矩阵是否为零矩阵来讨论如何求W： Y矩阵不为零矩阵 直接套用公式： Y矩阵为零矩阵 在||W||=1的前提下，的最小（n-rank(X)）个特征值对应的特征向量的线性组合为W。也就是对
1.人脸的68个基本特征点，判断68个点是否完整。 2.人脸detect： 定位人脸在图像中的位置，人脸矩形框。 3. 人脸 shape predictor。 找出眼睛，眉毛，鼻子，嘴巴的具体特征。 4. 人脸对齐 alignment 通过几何变换出一张标准的脸。 5. 人脸识别。 在对齐的人脸中提取128维的特
学习的理解 学习问题是指依据经验数据选取所期望的依赖关系的问题。 学习过程是一个从给定的函数集中选择一个适当的函数的过程。 主要问题： 对抗样本与鲁棒性、可解释性、数据安全与隐私性、决策因果性、逻辑性、公平性、无偏见。 常见问题： 异常，缺失，不平衡，扩容问题。 神经网
一、特征分解 1、特征向量 对于一个方阵（行数和列数相等的矩阵） A A A，特征向量就是指与 A A A相乘的一
线性代数知识 1，特征值、特征向量计算
2.1 标量、向量、矩阵和张量 标量：一个标量就是一个数，一般用斜体表示标量，标量通常被赋予小写的变量名称。介绍标量的时候，通常会明确表示标量的类型。比如“令 s ∈ R
一：概念、定理 二：标准形【配方法、正交变换法*】 三：正定
