小波变换的数学基础(一) 这一节将会描述小波分析理论的主要概念，这些概念也可以被看成是大部分信号分析方法的准则。傅立叶定义的傅立叶变换是用一些基础函数来分析和重构一个函数。向量空间中的每一个向量都是向量基的线性组合，如把一些常数和向量相乘，然后计算点积。对信号的分析就包括估计这些常数（变换系数，傅立 ...
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2019-11-16 12:33:22
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item2vec将用户的行为序列转化成item组成的句子，模仿word2vec训练word embedding将item embedding。基本思想是把原来高维稀疏的表示方式(one_hot)映射到低维稠密的向量空间中，这样我们就可以用这个低维向量来表示该项目(电影)，进而通过计算两个低维向量之间 ...
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2019-10-30 18:49:05
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搜索结果排序是搜索引擎最核心的构成部分，很大程度上决定了搜索引擎的质量好坏。虽然搜索引擎在实际结果排序时考虑了上百个相关因子，但最重要的因素还是用户查询与网页内容的相关性。（ps：百度最臭名朝著的“竞价排名”策略，就是在搜索结果排序时，把广告客户给钱最多的排在前列，而不是从内容质量考虑，从而严重影响 ...
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2019-09-13 17:37:50
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简单介绍 LSA和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系；不同的是，LSA 将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”，提高了信息检索的精确度 ...
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2019-09-03 15:00:27
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在文本挖掘与文本分类的有关问题中，文本最初始的数据是将文档表示成向量空间模型的一个矩阵，而这个矩阵所拥有的就是不同的词，常采用特征选择方法。原因是文本的特征一般都是单词(term)，具有语义信息，使用特征选择找出的k维子集，仍然是单词作为特征，保留了语义信息，而特征提取则找k维新空间，将会丧失了语义 ...
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2019-09-01 01:16:49
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多项式拟合 前言: 任何可微的函数都可以用一个N次多项式来估计, 而比N次幂更高阶的部分为无穷小量. 多项式拟合与线性拟合的区别就是: 线性拟合是使用向量空间中的直线去拟合离散的数据点 多项式拟合是使用连续的曲线去拟合离散的数据点 Key_Function: np.polyfit函数: 输入x轴数组 ...
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2019-08-21 23:09:14
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(注:这里不再对算法公式累述)1.相似度算法1.1Jaccard距离使用集合中的不同元素的比例来衡量两个集合的区分度，但是存在比较明显的问题无法关注到集合中元素的权重值(评分)1.2余弦相似度利用向量空间解决了权重值(评分)带入相似度计算的问题，非常常用的相似度算法，弥补了Jaccard距离计算的不足1.3Pearson相似度(又名中心余弦相似度)Pearson相似度是对余弦相似度改进，简明来说就
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2019-07-20 14:30:47
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当模型需要接受多个模态的数据时，往往需要设计合适的方法让他们能进行信息的融合，Joint embedding是一种较为普遍的思路，即将他们映射到同一个向量空间中，再进行融合。 向量拼接、元素级相乘、做out product得到矩阵、求和。缺点是缺乏表达能力 Multimodal Compact Bi ...
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2019-07-18 19:48:15
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python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(BruteForce)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。#!/usr/bin/python#-*-coding:UT
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2019-06-22 23:43:03
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1.1.为什么选择加倍（两倍）扩容？而不是根据固定容量扩容？（在copyFrom函数中同理申请了双倍空间内存的理由） 这里涉及到了一个成本分摊的概念。 假设我们初始容量为0的vector插入n个元素，这个n个元素可以定义为n=m*I，插入了I次， 固定扩容容量变为m。 （1）如果我们选择根据每次插入 ...
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2019-06-19 20:13:53
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