正交 向量algebra linear
MIT18.06Linear Algebra 第16讲 投影矩阵和最小二乘法
  映射到 0-1之间给出预测概率 感知器分类 sign(θx) 输出θx的符号， +1 或者-1 给出x是属于正样本还是负样本 直接输出 ......
发布 VectorTraits v1.0, 它是C#下增强SIMD向量运算的类库
发布 VectorTraits v1.0, 它是C#下增强SIMD向量运算的类库 zyl910 吃瓜群众 关注 你经常看 C# 话题的内容 发布 VectorTraits v1.0, 它是C#下增强SIMD向量运算的类库 VectorTraits: SIMD Vector type traits ......
css渐变背景，linear-gradient()线性渐变和radial-gradient()径向渐变
1.简单的线性渐变 .layout{ width: 100%; min-height: 100vh; background: linear-gradient(#FFE8E9,rgba(0,0,0,0) 200px); } 2.层叠多层的渐变（左右+上下+背景图） .layout{ width: 10 ......
机器学习-线性回归-SVM支持向量机算法-12
目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......
pytorch——支持向量机
1、任务要求 针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(二分类)，得到分类结果及其准确率。 2、先导入查看基本数据 3、合并数据 将房间的数据和森林的数 ......
Linux服务器快速安装PostgreSQL15以及pgvector向量插件
最近开始体验FastGPT或Dify等开源知识库问答系统，用他们试着开发调试一些小助手。这中间需要使用到PostgreSQL，就在自己服务器上进行了安装，特此记录下。 环境说明：阿里云ECS，2核8G，X86架构，CentOS 7.9操作系统。 选择版本 1.打开PostgreSQL官网下载页面，选 ......
机器学习中的算法——支持向量机（SVM)
1.SVM的核心要素 支持向量机是一种二分类模型，他基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 通俗的说很类似于上次讲的那个回归的分类，其实从平面上看也是找一条直线来分割，分割的两边就是分类的结果，只不过这次的分类是找到一条线使得它能够对两旁的点距离最远。 也就是说，离直线最近的点要尽可能远 ......
大模型-向量数据库
向量数据库很多，先试试milvus。 1、安装：通过docker pull没搞定。使用官网的docker-compose搞定了。 2、运行：需要启动3个容器： docker start milvus-etcd docker start milvus-minio docker start milvus ......
向量数据库 及 LangChain 用法
当今科技领域的发展日新月异，向量数据库成为了热门的话题之一。 这些数据库以其高效的向量检索和相似度搜索功能，为各种应用场景提供了强大的支持。 本文旨在汇总向量数据库 Milvus、Zilliz、Faiss、Qdrant、LlamaIndex、Chroma、LanceDB、Pinecone、Weavi ......
测试用例设计方法六脉神剑——第三剑：倚天屠龙，正交试验冲锋
上篇讲了因果图和判定表法，而这两种方法在变量值很多、排列组合数量极大的场景下，会生成非常庞大且冗余的测试用例，此时我们很难对所有组合场景进行全量测试用例覆盖，基于此短板，正交试验法应运而生。 ......
解析几何笔记：空间的正交变换和仿射变换
目录空间的正交变换平移旋转镜面反射空间的正交变换的性质空间的仿射变换空间的仿射变换的性质参考 空间的正交变换 定义 空间的一个点变换σ，如果它在一个直角坐标系的公式： \[\begin{pmatrix} x'\\y'\\z' \end{pmatrix} =A\begin{pmatrix} x\\y\ ......
《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》阅读笔记
论文标题 《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》 作者 Albert Gu 和 Tri Dao 初读 摘要 Transformer 架构及其核心注意力模块 地位：目前深度学习领域普遍的基础模型。 为了解决 ......
基于支持向量机SVM和MLP多层感知神经网络的数据预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）是两种常用的机器学习算法，它们在数据预测和分类任务中都有广泛的应用。下面将详细介绍这两种算法的原理和数学公式。 一、支持向量机（SVM） 支持向量机是一种二分类算法，其基 ......
向量
向量 一、向量的线性运算 1.1定义 有向线段即为向量（有方向、有大小） 引入向量能干嘛？可以简化方程。 例： \[F_x(x)=ma_x\Longrightarrow\\ F_y(x)=ma_y\Longrightarrow\\ F_z(x)=ma_z\Longrightarrow\\ \]这是三 ......
将向量提取器用于平行语料对齐的一个小示例
from sentence_transformers import SentenceTransformer import numpy as np from os import path model_path = ( '/data/m3e-base' if path.isdir('/data/m3e- ......
支持向量机 Support Vector Machine
b站链接【白板推导系列-支持向量机】 SVM 有三宝：间隔、对偶、核技巧 SVM 分类： hard-margin SVM 硬间隔 soft-margin SVM 软间隔 kernel SVM 核 硬间隔分类器（最大间隔分类器）max margin 判别模型： \[f(w)=sign(w^Tx+b) ......
[机器学习复习笔记] SVM 支持向量机
SVM 支持向量机 1. SVM 基本模型 1.1 线性可分问题 给定一个训练样本集 \(D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ... , (x_n, y_n)\}, \; y_i \in \{-1, +1\}\)。假设两个点集 \(D_0\) 和 \(D_1\)，且 \(D_ ......
Java开发者的Python快速实战指南：探索向量数据库之图像相似搜索-文字版
在开始讲解之前，我想给大家介绍一个很有用的第三方包，它就是gradio。如果你想与他人共享你的机器学习模型、API或数据科学工作流的最佳方式之一，可以创建一个交互式应用，让用户或同事可以在浏览器中试用你的演示。而gradio正是可以帮助你在Python中构建这样的演示，并且只需要几行代码即可完成！ ......
如何实现图像搜索，文搜图，图搜图，CLIP+faiss向量数据库实现图像高效搜索
如何实现图像搜索，文搜图，图搜图，CLIP+faiss向量数据库实现图像高效搜索 这是AIGC的时代，各种GPT大模型生成文本，还有多模态图文并茂大模型， 以及stable diffusion和stable video diffusion 图像生成视频生成等新模型， 层出不穷，如何生成一个图文并貌的 ......
欧氏空间上正规算子极小多项式的不可约分解诱导出全空间的正交直和分解
  ），刻画了一个区域 \(D\) 内东西向外逃逸的趋势。对于一个表面张力不足以支撑它维持现有形状的水滴，它会有一个向外散开的趋势，此时它速度场的散度就是大于零的；反之对一个正在遇冷收缩的金属块而言，它的形状改变趋势是向内收缩，此时它速度场的 ......
解析几何笔记：向量的外积
目录向量的外积定义几何意义外积的运算规律计算向量的外积外积的坐标计算外积的坐标表示向量的混合积定义几何意义常用性质计算向量的混合积混合积的坐标计算三向量（或四点）共面条件参考 向量的外积 定义 定义1 2个向量\(\bm{a},\bm{b}\)的外积（记作\(\bm{a}\times \bm{b}\ ......
向量点乘结果为0时，要注意的一个情况
p和线段端点重合，ap与ab夹角为直角时，点乘结果均为0 1) 当p和线段端点重叠时， ap•ab=|ap|*|ab|*cos(夹角)=0*|ab|*cos(夹角)=0 2) 当ap和ab夹角为直角时，ap•ab=|ap|*|ab|*cos(90)=0 ......
【论文解读】在上下文中学习创建任务向量
【论文解读】在上下文中学习创建任务向量 一、简要介绍 大型语言模型（LLMs）中的上下文学习（ICL）已经成为一种强大的新的学习范式。然而，其潜在的机制仍未被很好地了解。特别是，将其映射到“标准”机器学习框架是具有挑战性的，在该框架中，人们使用训练集S在某些假设类中找到最佳拟合函数f (x)。在这里 ......