这里先给出阿里云机器学习训练营地址：阿里云机器学习训练营，可以将其代码下载进行学习或者参加最后一个任务的比赛。1 KNN的介绍和应用1.1 KNN的介绍kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力， 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。示例
首先介绍矩阵乘法的本质：小明今天要做饭，消耗2斤肉，1斤蔬菜。肉每斤20元，蔬菜每斤5元，则一共需多少花费？ 这个问题的答案很简单：我们用向量相乘的方法写出来：如果小明第二天有另一种做饭的方法，需要消耗1斤肉，4斤蔬菜，那么这两种方法的花费各是多少呢？我们显然需要另算这第二种方法的花费。把这个做饭方式写在第二个矩阵（向量是宽度或长度为1的矩阵）里： 小明家附近还有另一个菜市场，那里肉每斤15元，蔬
以最新空间计量软件OpenGoeda为例，其实，对于空间面板数据发分析与地图的显示是两会儿事，空间分析可以简单的分为两块：第一是：空间统计分析，即空间数据的探索性分析，一般用到地图，主要是为了直观显示其属性值的空间分布情况，另外就是全局空间自相关分析(全局Morans'I系数)和局部空间自相关分析(LISA)及Morans散点图(HH，HL，LH，LL)；第二是：空间计量分析，主要包括：空间滞后模
矩形嵌套时间限制：3000 ms | 内存限制：65535 KB难度：4描述有n个矩形，每个矩形可以用a,b来描述，表示长和宽。矩形X(a,b)可以嵌套在矩形Y(c,d)中当且仅当a<c,b<d或者b<c,a<d（相当于旋转X90度）。例如（1,5）可以嵌套在（6,2）内，但不能嵌套在（3,4）中。你的任务是选出尽可能多的矩形排成
由于对数据要求少，且容易计算，熵值法一直是备受欢迎的权重计算方法。今天的文章，将带大家一起梳理熵值法计算权重的步骤以及如何应用到综合评价研究中。 一、研究背景研究案例是利用熵值法来对各企业的财务状况进行综合评价分析。选取了7个财务指标，分别是固定资产产值率、固定资产利税率、资金利润率、资产利税率、流动资金周转天数、销售收入利润率、全员劳动生产率。 二、操作步骤1. 数据标准化首
之前 MATLAB绘制矩阵权（Matrix weighted）有理Bezier曲线提到了矩阵权的方法，现在我将其用到loop细分上，实现矩阵权的loop细分 loop细分的算法在我之前的博客中已经多次提到了，下面将其推广到矩阵权的loop细分上浙江大学 杨勋年老师论文——Matrix weighted rational curves and surfacesloop细分规则1.网格内部V-顶点位
导读：
嵌入式系统的广泛应用已经渗入到我们日常生活的各个方面。在手机、MP3、PDA、数码相机、电视机，甚至电饭锅、手表里都有嵌入式系统的身影，工业自动化控制、仪器仪表、汽车、航空航天等领域更是嵌入式系统的天下。据估计，每年全球嵌入式系统带来的相关工业产值已超过1万亿美元。随着多功能手机、便携式多媒体播放机、数码相机、HDTV和机顶盒等新兴产品逐渐获
tf.nn.embedding_lookup_sparse(
params,
sp_ids,
sp_weights,
partition_strategy='mod',
name=None,
combiner=None,
max_norm=None
) 主要的作用是接收一个稀疏矩阵，返回一个embedding，这个embedding是在p
G = graph(s,t,weights) ——使用节点对组s,t和权重向量weights 创建赋权无向图 G = graph(s,t,weights,nodes)——使用字符向量元胞数组nodes 指定节点名称 G = graph(s,t,weights,num) ——使用数值标量num指定图中的 节点数 G = graph(A[,nodes],type)——仅使用A的上或下三角形阵构造 赋权
文章目录一、算法简介1.1 基本特性1.2 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）二、算法思路三、代码实现 一、算法简介1.1 基本特性矩阵分解将一个矩阵分解为两个或者多个低维矩阵的，这两个低维矩阵能够代表原矩阵特性并且预测原矩阵中未知的特性——在推荐系统矩阵中的描述就是：通过评估低维矩阵乘积来拟合评分矩阵。 图 1.如图1所示，一个有m个用户与n个项目的
一、层次分析法解决评价类问题的三个主要思想：判断矩阵：一致性检验的步骤：一致矩阵计算权重：判断矩阵计算权重：求权重的三种方法：算术平均法求权重几何平均法求权重特征值法求权重计算各方案的得分二、层次分析法的定义三、总结①层次分析法第一步：画出层次结构图②层次分析法第二步：构造判断矩阵③计算权重并进行一致性检验④计算各层元素对系统目标的合成权重，并进行排序四、层次分析法的局限性五、模型的扩展1、我们
介绍这里讲的顶点对之间的最短路径是基于动态规划在图中的实现。每一个循环都类似矩阵乘法，因此这个算法看起来就像是一直在做矩阵乘法。实现在这里我们用邻接矩阵表示法来表示一个图，因为相对邻接表来说，邻接矩阵表示要容易些，并且采用自底而下的算法来计算最短路径权重。typedef int (*Metrix)[VERTEX_NUMBER];
void printfMatrix(Metrix graphmetr
网络中的信息量呈现指数式增长，随之带来了信息过载问题。推荐系统是大数据时代下应运而生的产物，目前已广泛应用于电商、社交、短视频等领域。本文将针对推荐系统中基于隐语义模型的矩阵分解技术来进行讨论。NO. 1
评分矩阵、奇异值分解与Funk-SVD
对于一个推荐系统，其用户数据可以整理成一个user-item矩阵。矩阵中每一行代表一个用户，而每一列则代表一个物品。若用户对物品有过评分，则
一、单成分单变量高斯模型二、单成分多变量高斯模型若协方差矩阵为对角矩阵且对角线上值相等，两变量高斯分布的等值线为圆形。若协方差矩阵为对角矩阵且对角线上值不等，两变量高斯分布的等值线为椭圆形。长轴平行于取较大值的变量所在的轴，短轴平行于取较小值的变量所在的轴。若协方差矩阵为非对角矩阵，表明变量之间存在相关性，相关系数取-1到1之间的非０值。上图中两变量高斯分布的等值线长轴平行于\(x_1=-0.5x
例子：一、算法原理通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)]，n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；……；最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个
土地利用转移矩阵生成的几种方法 查阅相关的资料，也没有得到土地利用类型转换矩阵确切的定义，我理解为不同时间段内同一区域内土地利用类型的相互转换关系，一般用二维表来表达，从二维表中可以快速查看各个地类间相互转化的具体情况。比如某一类别的土地有百分之多少（或者面积）分别转化成了其他的土地类型，现在某类型的土地分别是由过去的哪些类别
网格分析，也被称为是决策矩阵分析，是由英国管理学家斯图尔特•普提出的一种多因素辅助决策工具。因此该方法也被称为普氏分析或者多因素辅助分析。它是一款非常有效的辅助决策工具，当你面临很多好的项目选择，同时又有许多因素需要综合考虑的情形，应该首先选择网络分析。网格分析是多种影响因素的决策分析最简单的一种形式，也被称为是多因素决策帮助或多因素决策管理。复杂的多因素决策需要为潜在的影响因素建立复杂的数学模型
对于空间数据的分布式处理，只需要在spark中将空间数据的特征要素对象从各种输入源转化为弹性分布式数据集（FeatureRDD）后，就可以针对该FeatureRDD进行各种空间及属性的分布式分析操作了。SuperMap iObjects for Spark提供了多种针对静态FeatureRDD进行的分析操作，包括聚合统计分析、密度分析、缓冲区分析、热点分析、轨迹重建、要素连接等。下面以几种常用的接
前文简介上一篇文章中主要介绍了以下几方面：决策树的简介决策树的流程熵的定义及如何计算熵信息增益的定义及如何计算信息增益依据信息增益划分数据集本文以一个新的数据集(隐形眼镜数据集)为基础实现构建决策树、决策树的保存与加载、利用决策树分类、决策树的可视化，前文的知识不在过多概述，着重介绍这四个方面。先大致了解一下数据集： 这份数据源至UCI数据库，其共有4个特征分别为age(年龄)、prescript
在管理咨询和商业分析中，矩阵分析是最常见的一种分析方法，比如波士顿矩阵、通用矩阵、安索夫矩阵等等。其基本思路就是根据两个维度，每个维度两个分类，组成一个4分类的图形；如果每个维度多分一类就是9分类的图形。之所以选择两个维度，是为了在二维图形上能直接表达出来，但这往往也会出现信息不全的尴尬问题。 今天介绍在PowerBI里面实现矩阵分析，并且因为DAX语句的灵活性，还可以自
