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搜索资源列表

  1. 机器学习算法总结2:感知机和支持向量机

  2. 感知机于1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。感知机二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值，该模型属于判别模型，旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。 1.模型： 假设数据集满足线性可分性，由输入空间到输出空间的决策函数如下： w为权值(或权值向量)，b为偏置，w·x表示w和x的内积，sign是符号函数，即： 1.向量内积(向量点乘、数量积)：对两个向量的对应位置一一相乘求和的结果，点乘的结果是一个标量； 2.向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：174080
    • 提供者：weixin_38663452

  1. cikm12-vs-cf-sourcecode:cikm'12论文的源代码-vector source code

  2. cikm12-vs-cf-源代码 cikm'12论文的源代码：使向量空间模型适应基于排名的协作过滤。 纸张，数据集和其他详细信息可以在此处查看：密码：hvft

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42170064

  1. SemanticLibrarian:R语义图书馆员的Shiny源代码-Search source code

  2. 语义图书馆员 R语义图书馆员的闪亮源代码：基于语义向量空间模型构建的搜索引擎 该存储库包含语义库管理员闪亮应用程序的源代码，该源代码应允许该应用程序在本地运行。 该应用程序的在线版本可在找到。 博客 在此处撰写有关使用我们的语义矢量方法检查APA数据库的博客： ： 在找到有关不断发展的项目的更多信息。 指示 安装R和R-studio 将SemanticLibrarian文件夹下载到桌面 重要提示：如果从网站下载此存储库，它将不会自动在allData文件夹中下载allData.RData

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：91226112
    • 提供者：weixin_42101237

  1. 视频车辆分类与计数的模型与应用.pdf

  2. ：由于受形态变化、光照变化、视觉碰撞和视觉模糊的影响，基于监控视频的车辆分类和计数一直都是待解 决的复杂问题。为了更好地解决这个问题，本文提出新的模型来更好的提取前景。详细来讲，在初次前景提取中， 建立模型判断是否存在车辆碰撞，对存在碰撞的车辆通过灰度空间双阀值和 ＹＣｂＣｒ 图像空间处理后，对前景进行 更准确的再提取。并在此基础上针对碰撞车辆，定义间隙特征向量将车辆分割问题转换为寻找分割点的优化问 题，从而给出高效的车辆分割算法，对发生碰撞的车辆进行准确分割。之后利用神经网络对车辆分类

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_52189300

  1. 基于多元判别分析的汉语句群自动划分方法

  2. 针对目前句群划分工作缺乏计算语言学数据支持、忽略篇章衔接词的问题以及当前篇章分析较少研究句群语法单位的现象,提出一种汉语句群自动划分方法。该方法以汉语句群理论为指导,构建汉语句群划分标注评测语料,并且基于多元判别分析(MDA)方法设计了一组评价函数J,从而实现汉语句群的自动划分。实验结果表明,引入切分片段长度因素和篇章衔接词因素可以改善句群划分性能,并且利用Skip-Gram Model比传统的向量空间模型(VSM)有更好的效果,其正确分割率Pμ达到85.37%、错误分割率Window Diff

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：324608
    • 提供者：weixin_38656676

  1. PaddlePaddle-GloVe:基于Paddle框架的GloVe模型的实现-源码

  2. GloVe-Paddle- 基于Paddle框架的GloVe模型的实现 这是文章关于词向量训练的论文，文章在于Word2Vec工具出现后不久。文本特征空间的表示有两种经典的模式：一种是潜在的语义分析，通过对词对共现矩阵进行矩阵分解得到文本潜在信息；一种是Word2Vec，通过最大化词序列在一定长度的窗口中的共现概率，训练得到每个词的词向量。两种方式各有优缺点。信息，很好地考虑了文本的统计信息，但是其没有得到矢量空间，以至于其在词类比中表现不是很好。这篇文章综合了两种方法的优点，提出了一种基于基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42113552

  1. 空间域位场延拓新方法研究

  2. 在空间域进行位场延拓，需要数值求解第一类Fredholm积分方程，由于所得方程组系数矩阵不是稀疏矩 阵，求解该方程组需要的计算机内存大，计算量大，导致延拓算法在一般计算机上难以实现，阻碍了对空间域位场 延拓方法的研究．在分析系数矩阵结构特征的基础上，本文证明了方程组系数矩阵是对称的分块Toeplitz型矩阵． 利用系数矩阵的对称性和分块Toeplitz型矩阵与向量相乘的快速算法，解决了系数矩阵的存储和计算问题，使得 空间域位场延拓成为可能，为研究新的位场延拓方法和分析延拓误差提供了一条新的途径．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：917504
    • 提供者：weixin_38653085

  1. 基于精细空间锚定图的大极化SAR数据快速分类

  2. 基于图模型的半监督机器学习已得到很好的建立。 然而，就时间消耗而言，其计算复杂性仍然很高，尤其是对于大数据而言。 在这封信中，我们针对最近的大型极化合成Kong径雷达（PolSAR）数据提出了一种基于空间锚定图的快速半监督分类算法，该算法称为基于快速空间锚定图（FSAG）的算法。 基于PolSAR图像上的初始超像素分割，可以获得同质区域。 根据多数表决和距离测量，将边界像素重新分配给最相似的超像素。 然后，在局部同质区域内对特征向量进行加权。 利用这些区域构造精制的空间锚定图，并进行半监督分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38606076

  1. 基于谱映射的非线性Sharpe模型及其在基金投资风格识别中的应用

  2. 由于金融时间序列具有非线性的特点，经典的Sharpe模型难以全面、准确地描述经济变量之间的关系。为此，提出了基于谱映射的非线性Sharpe模型。谱映射的核心思想来源于经典的谱图理论。谱映射借助由数据集导出的一些特殊矩阵的部分特征向量，将该数据集投影至高维空间。在投影后的高维空间，数据集的有些性质得到改进，如原空间中线性不可分的数据集在高维空间线性可分。基于谱映射的非线性Sharpe模型，利用谱映射将基金收益率数据和风格指数收益率数据投影至高维空间，在高维空间利用经典Sharpe模型识别各基金的投

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：366592
    • 提供者：weixin_38526914

  1. 空间图小波匹配核用于识别航空图像类别

  2. 本文提出了一种基于从航空图像中提取的匹配小图（即小连通子图）识别航空图像类别的方法。 通过构造区域邻接图（RAG）来编码每个航拍图像的几何特性和颜色分布，我们将航拍图像类别识别转换为RAG到RAG匹配。 基于图论，RAG到RAG的匹配是通过匹配所有它们各自的图小图进行的。 为了实现有效的小图匹配过程，我们开发了一种流形嵌入算法，将不同大小的小图转换为等长特征向量，并将这些特征向量进一步集成到内核中。 该内核用于训练用于航空影像类别识别的SVM [8]分类器。 实验结果表明，我们的方法优于几种最新

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38685857

  1. facenet-face-recognition:这是GAN中用于图像合成的论文潜在学习空间向量的论文研究产品。 这对研究有一个应用，命名为面部识别系统。 该应用程序是通过咨询FaceNet模型开发的-源码

  2. 人脸识别系统 这是“用于图像合成的GAN中潜在空间矢量的流形学习”论文的研究成果。 这对研究有一个应用，命名为面部识别系统。 通过咨询FaceNet模型（ ）开发了该应用程序。 研究成果 请在以下链接中找到ClusterGAN流形学习表示法的研究结果。 如何使用 从GitHub克隆存储库 git clone https://github.com/Ayoob7/facenet-face-recognition.git 安装项目要求 pip install -r requirements.txt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42122432

  1. Web-search-engine:信息检索课程作业，基于空间向量模型和PageRank的搜索引擎-源码

  2. 网络搜索引擎 信息检索课程作业，基于空间向量模型和PageRank的搜索引擎。代码的组织以及使用，请查看实验报告。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42150745

  1. Natural_Language_Processing_Specialization:该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料-源码

  2. Natural_Language_Processing_Specialization 该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料。 课程1：具有分类空间和向量空间的自然语言处理 主题：使用逻辑回归，朴素贝叶斯和单词向量来实现情感分析，完整类比并翻译单词。 第一周：逻辑回归 在这堂课中，我学习了将文本中的特征提取到数值向量中，然后使用逻辑回归为推文构建二进制分类器。 主题：情感分析，逻辑回归，数据预处理，计算词频，特征提取，词汇创建，监督学习 实验室： 任务： 第二周：朴素

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：240123904
    • 提供者：weixin_42097668

  1. 基于支持向量机的多速率数字调制快速衰落信道的混沌预测

  2. 根据支持向量域的性质，建立了混沌信道的向量域预测模型以及非线性映射的混沌相位轨迹，基于Takens相空间时延重构理论建立了混沌衰落信道模型。 自学习使误差最小化泛化模型的上限最小。 非线性高维图是通过平方支持向量域实现的。 从训练数据集中预测了未来的衰落信道数据。 预测误差随嵌入尺寸的增加而变化为常数。 实验结果表明，支持向量域几乎不需要支持向量，收敛速度快。 由于样本量少且概率密度未知，因此多径快速衰落信道中的多径预测序列由真值序列组成。 在小样本条件下，预测序列与信道真实值一致。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：210944
    • 提供者：weixin_38732811

  1. information-retrieval:2020年秋季信息检索及其在NTUST中的应用-源码

  2. 信息检索 NTUST中的2020年秋季信息检索和应用程序您可以在每个获取数据集 作业清单 作业1：向量空间模型（VSM） 作业2：最佳配对模型（BM25，BM25 +，BM15 ...） 作业3：平均平均精度（MAP） 作业4：概率潜在语义分析（PLSA） 作业5：Rocchio 作业6：BERT 最终项目：选择一篇论文以提高效率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：58720256
    • 提供者：weixin_42180863

  1. 基于极化SAR数据的空间多属性图的地形分类

  2. 最近，基于图的半监督分类引起了人们对遥感的极大兴趣，因为它只能利用少量标记的样本和大量未标记的样本来增强各种类型地形的分类精度。 但是，在大多数常规方法中，多个特征（例如，散射成分，纹理，颜色等）被串联在一起，成为一个长向量，用于图形构建和分类。 这不仅忽略了特征的物理属性，而且导致了所谓的维数诅咒，并限制了分类的性能。 在多视图机器学习的启发下，我们提出了一种空间多属性图模型，并对极化合成Kong径雷达（PolSAR）数据的属性进行了排序，以进行地形分类。 它首先基于不同的相似性度量根据特征组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38665775

  1. 移动最小二乘支持向量机

  2. 基于移动最小二乘逐点逼近思想,移动权被引入到最小二乘支持向量机的误差变量中,得到新算法的模型.此外,证明了用移动最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用移动最小二乘法得到的解是一致的,揭示了移动最小二乘支持向量机所选择的核函数相当于移动最小二乘法所选择基函数组.数值试验与实例进一步验证所提出方法的优越性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38722607

  1. 支持向量学习机的贝叶斯群特征选择

  2. 事实证明，在许多机器学习和数据挖掘应用程序中，组特征选择（GFS）有助于提高学习型模型参数的可解释性和预测性能。现有的GFS模型主要基于平方损失和logistic损失进行回归分析和回归分析。进行分类，留下了由支持向量学习（SVL）机器普及的非敏感损失和铰链损失。 在本文中，我们提出了一种基于伪似然和数据增强思想的SVL机器的贝叶斯GFS框架。 利用贝叶斯推断，我们的方法可以规避正则化参数的交叉验证。 具体来说，我们在扩展空间中应用均值场变分方法来导出模型参数和超参数的后验分布，以进行贝叶斯估计。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：448512
    • 提供者：weixin_38613154

  1. LDA-CRF:一种基于概率图模型的目标检测方法

  2. 目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38557935

  1. 基于拓扑特征的建筑信息模型检索方法

  2. 检索相关设计方案以复用是提高建筑设计效率的有效手段。针对传统的三维形状检索方法对建筑模型空间结构表达能力不足的问题，提出一种基于拓扑特征的建筑信息模型检索方法。首先利用Revit API开发插件提取建筑信息模型房间连接拓扑图（Room Connectivity Topology Graphs，RCTG），然后结合空间句法理论构造建筑空间构形节点深度值表（Node Depth Value Table，NDVT）并过滤出候选模型，进而将检索模型和候选模型的NDVT转换为标准化的邻接矩阵并提取相应的特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38530202
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