(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 正则化一个5 5随机矩阵CN 113901298 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111270231.0(22)申请日 2021.10.29(71)申请人 杭州师范大学钱江学院    地址 310036 浙江省杭州市下沙高教园区学林街16号(72)发明人 王李冬 曹...

基于支持向量机的股票价格预测模型股票价格预测是金融领域中一个具有挑战性的问题。通过使用机器学习算法，特别是支持向量机（Support Vector Machine，SVM），可以在一定程度上提高对股票价格的预测准确性。在本文中，我们将介绍如何基于支持向量机创建一个股票价格预测模型，并讨论其应用和效果。支持向量机是一种监督学习算法，其基本原理是将数据投影到高维空间中，使得不同类别的数据能够被线性分割...

SparkML⼏种归⼀化（规范化）⽅法总结规范化，有关之前都是⽤ python写的，偶然要⽤scala 进⾏写，看到这位⼤神写的，那个⽹页也不错，那个连接图做的还蛮不错的，那天也将⾃⼰的博客弄⼀下那个插件。本⽂来源原⽂地址：/spark-ml-feature-scaler/下⾯是⼤神写的：org.apache.spark.ml.feature包中包含了4...

layernorm反向传播公式LayerNorm是一种常用的神经网络正则化方法，它可以对神经网络的输出进行归一化，从而提高网络的鲁棒性和泛化能力。在神经网络的反向传播过程中，需要计算LayerNorm的梯度，以便更新网络参数。下面是LayerNorm的反向传播公式。设$x$为输入向量，$y$为LayerNorm的输出向量，$w$为LayerNorm的权重向量，$b$为LayerNorm的偏置向量，...

milvus向量化文本的方法一、概述在机器学习中，文本数据通常以文本序列的形式存在，为了能够利用这些数据的有效信息，我们需要将文本数据转化为数值形式，即向量化。milvus是一种开源的机器学习库，提供了向量化文本的方法，以便于在库中进行各种机器学习操作。1.预处理：这是向量化过程的关键步骤，需要对原始文本数据进行适当的预处理，包括去除停用词、分词、归一化等操作。停用词是指那些在文本中大量出现但与信...

各个振型向量各自归一化处理 概述说明1. 引言1.1 概述本篇长文旨在探讨各个振型向量的归一化处理方法和其在不同领域中的应用。振型向量是描述物体在振动过程中不同形态的数学表示，对于理解和分析物体的振动行为具有重要作用。通过进行归一化处理，可以将不同振型向量转换为统一可比较的标准形式，从而更好地进行振型分析和研究。1.2 文章结构正则化 归一化本文共包括引言、正文、振型向量归一化处理概述、各个振型向...

支持向量回归模型参数支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种用于回归问题的机器学习方法。在支持向量回归模型中，参数的选择对于模型的性能和准确性至关重要。以下是一些关键参数：1. 核函数：选择合适的核函数是支持向量回归中的重要步骤。常用的核函数有线性核、多项式核、径向基函数（Radial basis function，RBF）等。这些核函数在处理不同类型的数据...

正交归一化条件证明    正交归一化条件是指在一个向量空间中，如果一组向量两两正交且归一化，则它们构成一个标准正交基。本文将证明正交归一化条件成立的充要条件。    假设存在一组向量 $v_1,v_2,...,v_n$，它们两两正交且归一化。则对于任意 $i,j$，有：    $$v_i cdot v_j = begin{cases} 1...

机器学习算法中的支持向量机介绍与应用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归分析的监督学习算法。它在许多实际问题中都取得了良好的效果，因此被广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。支持向量机的基本原理是到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。这个超平面的选择是通过最大化分类边界（margin）来实现的，边界上的样本点称为支持向量。支持向量...

支持向量机模型的权重处理技巧支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的机器学习算法，在分类和回归问题中都有广泛的应用。它的主要思想是通过寻最优超平面来划分不同类别的数据点，从而实现分类和回归的目的。在SVM模型中，权重处理是一个非常重要的技巧，它可以影响模型的性能和效果。本文将介绍一些支持向量机模型的权重处理技巧，帮助读者更好地理解和应用这一强大的机器学习算...

支持向量回归算法公式例子    支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种机器学习算法，用于预测连续型变量。它基于支持向量机（SVM）算法，通过寻最大化间隔的方式来进行回归分析。SVR的公式可以用数学符号来表示，下面是SVR的公式以及一个简单的例子。    SVR的基本公式如下：    给定训练样本...

第47卷第1期Vol.47No.1计算机工程Computer Engineering2021年1月January 2021基于BERT 模型的中文短文本分类算法段丹丹1，唐加山1，温勇1，袁克海1，2（1.南京邮电大学理学院，南京210023；2.圣母大学心理学系，美国南本德46556）摘要：针对现有中文短文本分类算法通常存在特征稀疏、用词不规范和数据海量等问题，提出一种基于Transformer...

正则化可以产生稀疏权值稀疏表示算法在图像处理中的应用图像处理一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一，而稀疏表示算法则是近年来被广泛应用的一种方法。稀疏表示算法基于信号压缩的理论，试图从输入信号中提取一组具有最少数量部件的特征向量，进而实现信号的压缩和重建等多种功能。在图像处理中，稀疏表示算法可以用于图像压缩、降维、去噪、分割等多种任务，本文将详细介绍稀疏表示算法在图像处理方面的具体应用。一、图像压...

密集检索和稀疏检索密集检索（Vector Space Model）是一种利用向量空间模型进行文本检索的方法。在密集检索中，文档和查询都被表示为向量，在向量空间中计算它们之间的相似度来确定检索结果的排名。在密集检索中，文档和查询的表示通常基于词袋模型。这意味着每个文档或查询被表示为一个向量，其中向量的每个维度表示一个词语，并且词语的个数对应相应词语在文档或查询中的频率。文档和查询的向量通常通过词频-...

稀疏向量和稠密向量    稀疏向量是指大部分元素的取值为0，只有少数非零的元素。例如，某个文本的词袋表示就是一个稀疏向量，其中每个元素表示一个单词的出现次数或者TF-IDF值。    稠密向量则是指大部分元素的取值都非零，通常是一个N维的实数向量。例如，某个图像的像素值就可以表示为一个稠密向量。正则化可以产生稀疏权值    稀疏和稠密向量...

稀疏编码的基本原理和应用稀疏编码是一种在信息处理领域中常用的技术，它通过对输入信号进行压缩表示，从而实现数据的高效存储和传输。本文将介绍稀疏编码的基本原理和应用。一、稀疏编码的基本原理稀疏编码的基本原理是利用信号的冗余性，将输入信号表示为一个稀疏向量。在稀疏编码中，输入信号可以看作是由一组基向量的线性组合构成的。而稀疏编码的目标是到一组最优的基向量，使得输入信号在这组基向量下的表示尽可能稀疏。正...

tensor中的范数运算什么是范数运算？范数运算是线性代数中一种用来衡量向量或矩阵大小的数学运算。它可以看作是一种泛化的绝对值运算。在机器学习和深度学习中，范数运算被广泛应用于模型的正则化、特征选择、聚类等任务中。本文将逐步回答关于范数运算的问题，包括什么是范数、常见的范数类型、如何计算范数，以及范数在机器学习中的应用。正则化可以防止过拟合第一部分：什么是范数？范数是向量或矩阵大小的一种度量。它衡...

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的监督学习模型，广泛应用于分类、回归以及异常检测等领域。在实际应用中，为了提高模型的泛化能力和减少过拟合风险，正则化技巧成为了支持向量机模型优化的重要手段之一。本文将探讨支持向量机模型的正则化技巧，以及其在实际应用中的作用。一、支持向量机模型简介支持向量机是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间中的超平面。在给定的样本...

人工智能自然语言技术练习(试卷编号141)1.[单选题]可以利用状态估计等功能，督导考核()维护工作。A)运行数据B)原始数据C)统计数据D)基础数据答案:D解析:2.[单选题]softmax又可以称为什么函数A)概率B)归一化C)损失函数D)空间答案:B解析:3.[单选题]支持向量机（SVM）是一个什么算法A)分类B)回归C)聚类D)降维答案:A解析:4.[单选题]当不知道数据所带标签时可以使用...

人工智能自然语言技术练习(试卷编号111)1.[单选题]语言模型word2Vec有什么优劣势A)编码的词向量中不包含语义信息B)是一种有监督的训练方式C)无法处理一词多意问题D)不确定答案:C解析:2.[单选题]GPT和ELMO相比之下他都有哪些优点A)使用了LSTMB)使用了TransformerC)处理长序列的时候会丢失一些信息D)准确率不如ELMO答案:B解析:3.[单选题]CNN中卷积层的...

机器学习技术中的支持向量回归算法详解支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种常用的机器学习技术，用于解决回归问题。它基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法，通过到一个最优的超平面来建立一个线性或非线性的回归模型。在本文中，我们将详细介绍支持向量回归算法的原理、特点和应用。支持向量回归算法的原理支持向量回归算法的原理与支持...

稀疏编码的权重更新方法详解稀疏编码是一种重要的机器学习技术，用于处理高维数据的降维和特征选择问题。在稀疏编码中，我们希望通过学习一组稀疏的权重来表示输入数据。本文将详细介绍稀疏编码的权重更新方法。稀疏编码的核心思想是将输入数据表示为一组稀疏的线性组合。假设我们有一个输入向量x，我们希望用一组权重向量w来表示它。我们可以将这个问题看作是一个优化问题，即最小化重构误差。稀疏编码中最常用的优化方法是通过...

lasso算法公式正则化是最小化策略的实现    Lasso算法，全称Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，是一种常用的特征选择和正则化方法。其数学公式如下所示：    给定数据集D={x1, x2, ..., xn}，其中每个样本xi包含p个特征{x1i, x2i, ..., xpi}，对应的响应变...

支持向量机（SVM）、支持向量机回归（SVR）：正则化是最小化策略的实现原理简述及其MATLAB实例支持向量机（SVM）：原理及其MATLAB实例...

数据向量化方法数据向量化是一种将数据转换为向量形式的方法，通常用于机器学习和数据分析。以下是一些常见的数据向量化方法：1. 独热编码（One-Hot Encoding）：将分类变量转换为一种形式，其中每个唯一值都有一个唯一的向量表示。例如，对于一个包含三个类别的分类变量，可以创建一个包含三个零向量的新矩阵，其中一个向量在该类别对应的位置上为1，其余位置为0。2. 标签编码（Label Encodi...

稀疏编码算法原理及应用稀疏编码是一种数据压缩和特征提取的方法。它的基本思想是，在一个高维空间中，选出少量数据点，这些数据点能够描述该空间中的大部分信息。这种方法可以用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。稀疏编码的基本原理是，假设给定一个数据集合，每个数据是一个向量。我们希望从这些向量中提取出一个低维的表示，而且这个表示应该是稀疏的，也就是说，绝大多数元素都是0。在解决这个问题之前，我们需要先...

文章标题：探讨支持向量机在多元回归中的应用引言支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种机器学习算法，在数据分类和回归分析中有着广泛的应用。它通过到能够对数据进行最佳划分的超平面来解决问题，具有较强的泛化能力和鲁棒性。在本文中，我们将探讨支持向量机在多元回归中的应用，以及如何在matlab中实现支持向量机的多元回归模型。一、支持向量机简介支持向量机最初被用于处理线...

稀疏与特征提取方法(一)稀疏与特征提取介绍正则化是结构风险最小化策略的实现在机器学习和深度学习领域，稀疏表示和特征提取是常用的技术，可以帮助我们从大量的数据中发现有用的特征，并用于模型训练和预测。本文将介绍稀疏表示和特征提取的概念、方法和应用。稀疏表示稀疏表示是指将数据表示为尽可能少的非零元素的线性组合。稀疏表示的思想是假设数据存在于一个低维的子空间中，并通过线性组合的方式将数据表示为该子空间的基...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902017 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111186919.0(22)申请日 2021.10.12(71)申请人 江苏大学    地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号(72)发明人 沈项军 吴玉仁 刘志锋 (74)专利代理机构 &n...

最小二乘法1： 最小二乘法的原理与要解决的问题最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的，形式如下式：标函数 = \sum（观测值-理论值）^2\\观测值就是我们的多组样本，理论值就是我们的假设拟合函数。目标函数也就是在机器学习中常说的损失函数，我们的目标是得到使目标函数最小化时候的拟合函数的模型。举一个最简单的线性回归的简单例子，比如我们有 m 个只有一个特征的样本： (x_i, y_i)(i=1,...