1什么是Gist特征 (1) 一种宏观意义的场景特征描述 (2) 只识别“大街上有一些行人”这个场景，无需知道图像中在那些位置有多少人，或者有其他什么对象。 (3) Gist特征向量可以一定程度表征这种宏观场景特征 GIST定义下列五种对空间包络的描述方法 |空间包络名|阐释| | | | |自然度 ...
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2020-02-08 12:01:00
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目标： 1）创建图的表征矩阵2）分解：计算矩阵的特征值和特征向量；基于一个或多个特征值，将每个点表示成低维的表征3）分组：基于新的表征，进行聚类例如，二分图中如何确定好的分类？类间差异大，类内差异小最小割集考虑：1）团外的连接性2）团内的连接性评价方式：团间的连接性与每个团的密度相关spectral... ...
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2020-02-07 01:18:17
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网络中的机器学习节点分类链接预测机器学习的生命圈需要特征工程网络的特征学习——特征向量 embeddingnetwork embedding的意义节点的表征节点的相似度衡量→网络相似度衡量网络信息编码，生成节点表征用途：异常检测，属性预测，聚类，关系预测例子：deepwalk难度：当前的深度学习视为... ...
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2020-02-07 00:58:56
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今天和大家聊一个非常重要，在机器学习领域也广泛使用的一个概念——矩阵的特征值与特征向量。 我们先来看它的定义，定义本身很简单，假设我们有一个n阶的矩阵A以及一个实数$\lambda$，使得我们可以找到一个非零向量x，满足： $$Ax=\lambda x$$ 如果能够找到的话，我们就称$\lambda ...
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2020-02-04 10:54:59
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幂迭代法求第k大的特征值和特征向量 数学表述 设矩阵A $$ A = \left[ \begin{matrix} X_{11}&\ldots&X_{1n} \newline X_{21} & \ldots& X_{2n} \newline &\vdots& \newline X_{n1}&\ldot ...
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2020-01-29 14:18:12
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1. k 近邻算法k近邻法（k-nearest neighbor， k-NN） 是一种基本分类与回归方法。 k近邻法的输入为实例的特征向量， 对应于特征空间的点； 输出为实例的类别， 可以取多类。 k近邻法假设给定一个训练数据集， 其中的实例类别已定。 分类时， 对新的实例， 根据其k个最近邻的训练 ...
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2020-01-28 10:56:49
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1. 感知机模型 输入为实例的特征向量， 输出为实例的类别， 取+1和-1；感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面， 属于判别模型；导入基于误分类的损失函数；利用梯度下降法对损失函数进行极小化；感知机学习算法具有简单而易于实现的优点， 分为原始形式和对偶形式；1957年由Rosenb ...
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2020-01-26 11:40:01
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什么是TD-IDF？ 计算特征向量（或者说计算词条的权重） 构造文档模型 我们这里使用空间向量模型来数据化文档内容：向量空间模型中将文档表达为一个矢量。 We use the spatial vector model to digitize the document content: the vec ...
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2020-01-22 18:28:36
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