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  • python 求向量模长(一范二范)

    万次阅读 多人点赞 2018-09-05 17:07:36
    import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5]) np.linalg.norm(x)  默认为2范数,下面是一范数 np.linalg.norm(x,ord=1)  
    import numpy as np
    x = np.array([1,2,3,4,5])
    np.linalg.norm(x)

     默认为2范数,下面是一范数

    np.linalg.norm(x,ord=1)

     

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  • python求向量的三种范式

    千次阅读 2018-07-31 10:32:34
    1. 函数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ...ord=2:|λE-ATA|=0,特征值,然后最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=...

    1. 函数

    x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

    ①x: 表示矩阵(也可以是一维)

    ②ord:范数类型

    向量的范数:

    矩阵的范数:

    ord=1:列和的最大值

    ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根

    ord=∞:行和的最大值

    ③axis:处理类型

    axis=1表示按行向量处理,求多个行向量的范数

    axis=0表示按列向量处理,求多个列向量的范数

    axis=None表示矩阵范数。

    ④keepding:是否保持矩阵的二维特性

    True表示保持矩阵的二维特性,False相反

     

     

    代码如下:

    # 求向量的三种范式
    A = np.array([[3,4],[-6,5]])

    ret = np.linalg.norm(A,ord=None) # 对象是矩阵,求矩阵元素平方和开放
    print(ret)
    # In[34]
    ret = np.linalg.norm(A,ord=None,axis=1) # 对象是逐行,求每行元素平方和开放
    print(ret)
    # In[35]
    ret = np.linalg.norm(A,ord=None,axis=0)  # 对象是逐列,求每列元素平方和开放
    print(ret)
    # In[36]
    # 对象是矩阵,求矩阵中逐行元素绝对值和的最大值
    ret = np.linalg.norm(A,ord=np.Inf)
    print(ret)
    # In[37]
    ret = np.linalg.norm(A,ord=np.Inf,axis=1) # 对象是逐行,求每行元素绝对值和的最大值
    print(ret)
    # In[38]
    ret = np.linalg.norm(A,ord=np.Inf,axis=0) # 对象是逐列,求每列元素绝对值的最大值
    print(ret)
    # In[39]
    # 对象是矩阵,求矩阵中逐行元素绝对值和的最小值
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-np.Inf)  
    print(ret)

    ret = np.linalg.norm(A,ord=-np.Inf,axis=1) # 对象是逐行,求行的元素绝对值的最小值
    print(ret)

    ret = np.linalg.norm(A,ord=-np.Inf,axis=0) # 对象是逐列,求列的元素绝对值的最小值
    print(ret)
    # In[40]
    A = np.array([[3,-4,1],[-6,5,0]])

    ret = np.linalg.norm(A,ord=0,axis=1) # 对象是逐行,求每行的非零元素个数
    print(ret)
    # In[41]
    ret = np.linalg.norm(A,ord=0,axis=0) # 对象是逐列,求每列的非零元素个数
    print(ret)
    # In[42]
    A = np.array([[100,4],[-6,5]])
    ret = np.linalg.norm(A,ord=1)   # 对象是矩阵,求列的元素绝对值和的最大值
    print(ret)

    ret = np.linalg.norm(A,ord=1,axis=1)  # 对象是逐行,求行的元素绝对值和
    print(ret)

    ret = np.linalg.norm(A,ord=1,axis=0)    # 对象是逐列,求;列的元素绝对值和
    print(ret)
    # In[43]    
    A = np.array([[-4,3,1],[-6,5,-1]])
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-1)  # 对象是矩阵,求列的元素绝对值和最小值
    print(ret)
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-1,axis=1) # 对象是逐行
    print(ret)
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-1,axis=0)  # 对象是逐列
    print(ret)
    # In[44]
    A = np.array([[-4,  3, 4],
                      [-6,  4, 3]])
    #10.0015300174, 对象是矩阵,求所有元素平方和开方,所有元素平方和102,开方=10.0015300174
    ret = np.linalg.norm(A, ord=2)
    #[ 6.40312424  7.81024968],对象是每行,求行的元素平方和开方
    ret = np.linalg.norm(A, ord=2, axis=1)
    #[ 7.21110255  5. 5.],对象是每列,求列的元素平方和开方
    ret = np.linalg.norm(A, ord=2, axis=0)

     

     

     

     

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  • Python实现向量自回归(VAR)模型——完整步骤

    万次阅读 多人点赞 2019-02-01 15:20:14
    博主真是苦逼,最近定期要写研报,博主挑了个向量自回归模型(VAR)来研究,然而博主之前接触过的就只有MATLAB和python,matlab虽然做这种统计很方便,但是一个是博主好久不用啦有点生疏,还有一个是跟项目开发合在...

    废话不多说,先开始分享:

    20210127补充--------------------------------------

    很多童鞋都问我要源代码和数据,本来是因为工作原因不想公开的,后来越来越多的人私信跟我反映说没有参照物实在太抽象了,那鉴于时间也比较久了,很多细节我也有点模糊了,一个一个解释不过来,因此,就发布一下原来我项目的源代码和当时用的数据,真的有需要的童鞋可以下载做参考。附下载地址:

    https://download.csdn.net/download/mooncrystal123/14945452

    ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    1. 首先啥是VAR模型,我这里简略通俗的说一下,想看代码的童鞋直接跳到第3部分就好了:

    以金融价格为例,传统的时间序列模型比如ARIMA,ARIMA-GARCH等,只分析价格自身的变化,模型的形式为:

    y_{t} = \beta _{1}\cdot y_{t-1} + \beta _{2}\cdot y_{t-2} + ...

    其中y_{t-1}称为自身的滞后项。

    但是VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响,模型的形式为:

    y_{t} = \beta _{1}\cdot y_{t-1} + \alpha _{1}\cdot x_{t-1} +\beta _{2}\cdot y_{t-2} + \alpha _{2}\cdot x_{t-2} + ...

    其中x_{t-1}就是其他因子的滞后项。

    总结一下,就是可以把VAR模型看做是集合多元线性回归的优点(可以加入多个因子)以及时间序列模型的优点(可以分析滞后项的影响)的综合模型。

    VAR其实是一类模型,以上是最基础的VAR模型形式,其他还有SVAR,CVAR,VECM,同统称为VAR类模型。

    2. VAR模型的建模步骤

    这种数学模型都有固定的建模步骤:

    1)画N个因子的序列相关图,计算相关系数 correlation coiffiant,查看一下线性相关度。(相关系数大小只反映线性相关程度,不反应非线性相关,如果等于0,不能排除存在非线性相关的可能。)

    2)对N个因子的原始数据进行平稳性检验,也就是ADF检验。

    VAR模型要求所有因子数据同阶协整,也就是N个因子里面如果有一个因子数据不平稳,就要全体做差分,一直到平稳为止。

    3)对应变量(yt)和影响因子(Xt)做协整检验

    一般就是EG协整关系检验了,为了看看Y和各个因子Xi之间是否存在长期平稳的关系,这个检验要放在所有数据都通过ADF检验以后才可以做。如果那个因子通不过协整检验,那基本就要剔除了。

    4)然后就是通过AIC,BIC,以及LR定阶。

    一般来说是综合判断三者。AIC,BIC要最小的,比如-10的AIC就优于-1AIC,LR反之要最大的。但是具体偏重那个,就看个人偏好,一般来说,博主的经验是看AIC和LR,因为BIC的惩罚力度大于AIC,大多数时间不太好用。

    具体的实现步骤一般是,把滞后项的阶数列一个范围,比如1-5,然后直接建模,其他啥都不看,先看AIC,BIC,LR的值。一般符合条件的不会只有一个,可以挑2-3个最好的,继续进行。

    5)定阶完成后,就是估计参数,看参数的显著性。

    好的模型所有参数的要通过显著性检验。

    6)对参数进行稳定性检验

    VAR除了对原始数据要进行平稳处理,估计出来的参数还需要检验参数稳定性。

    这是为了查看模型在拟合时,数据样本有没有发生结构性变化。

    有两张检验方法,这两种方法的基本概念是:

    第一个是:AR根,VAR模型特征方程根的绝对值的倒数要在单位圆里面。

    第二个是:cusum检验,模型残差累积和在一个区间内波动,不超出区间。

    这里要注意的是CUSUM检验的原价设(H0):系数平稳,备择假设才是不平稳。所以CUSUM结果要无法拒绝原假设才算通过。

    只有通过参数稳定性检验的模型才具有预测能力,进行脉冲响应和方法分解分析才有意义。

    7)使用乔里斯基正交化残差进行脉冲响应分析

    举例:要分析和预测的是Y,影响Y的有两个因子X1,X2。

    脉冲响应是1对1,根据以上条件,就要做两个脉冲响应分析,分别是:Y和X1,Y和X2。

    看看不同因子上升或者下降,对Y的冲击的程度和方式(Y上升还是下降),以及持续时间。

    8)使用乔里斯基正交化残差进行方差分解分析

    举例:要分析和预测的是Y,影响Y的有两个因子X1,X2。

    方差分解是1对1,根据以上条件,就要做两个方差分解分析,分别是:Y和X1,Y和X2。

    9)为什么使用乔里斯基正交化残差?

    因为进行方差分解和脉冲响应分析的时候,要求模型的残差为白噪声。但是!现实中,我们很难把所有影响Y的因素都囊括进方程,这就导致,现实中VAR模型的残差一般都不是白噪声。因此使用乔里斯基正交化来处理模型的残差。

    VAR建模的时候以上面的条件为例,其实模型估计参数时会给出三个3个方程(应变量各自不同):

    方程1:y_{t} = \beta _{1}\cdot y_{t-1} + \alpha _{1}\cdot X1_{t-1} +\Theta_{1}\cdot X2_{t-1} + \varepsilon _{t}

    方程2:X1_{t} = \beta _{1}\cdot X1_{t-1} + \alpha _{1}\cdot y_{t-1} +\Theta_{1}\cdot X2_{t-1}+ \eta _{t}

    方程3:X2_{t} = \beta _{1}\cdot X2_{t-1} + \alpha _{1}\cdot y_{t-1} +\Theta_{1}\cdot X1_{t-1}+ \omega_{t}

    方程1的残差序列:\varepsilon _{t}

    方程2的残差序列:\eta _{t}

    方差3的残差序列:\omega_{t}

    三个方程的乔里斯基正交化的步骤就是:

    正交1:\frac{\eta _{t}}{\varepsilon _{t}}

    正交2:\frac{\omega _{t}}{\varepsilon _{t}}

    正交3:\frac{\omega _{t}}{\eta _{t}}

    正交4:\frac{\frac{\eta _{t}}{\varepsilon _{t}}}{\frac{\omega _{t}}{\varepsilon _{t}}}

    正交5:\frac{\frac{\eta _{t}}{\varepsilon _{t}}}{\frac{\omega _{t}}{\eta _{t}}}

    最后用正交4/正交5,得到的序列就是乔里斯基正交化残差了。

    乔里斯基正交化之前要对方程的变量按重要性排序,更重要的放在分子上。

     

     

    3. 然后就是如何使用PYTHON 实现VAR模型的建模了:

    以上的步骤是不是很庞大,看着很麻烦?但是电脑都会一下子嗖嗖嗖处理好的。

    1)导入模块

    # 模型相关包
    import statsmodels.api as sm
    import statsmodels.stats.diagnostic
    # 画图包
    import matplotlib.pyplot as plt
    # 其他包
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    

    2)画序列相关图

    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    plt.plot(changeXAUUSD,'r',label='XAU USD')
    plt.plot(shfeXAU,'g',label='SHFE XAU')
    plt.title('Correlation: ' + str(correlation))
    plt.grid(True)
    plt.axis('tight')
    plt.legend(loc=0)
    plt.ylabel('Price')
    plt.show()

    3)ADF单位根

    python里的ADF检验结果就是下面的adfResult,我这里用output整理了一下,方便浏览。童鞋们也可以print结果,然后自行整理。

    这里的数据格式应该是DataFrame里面的series格式,不过dataframe应该也可以吧,没试过。

    adfResult = sm.tsa.stattools.adfuller(data,maxlags)
    output = pd.DataFrame(index=['Test Statistic Value', "p-value", "Lags Used", "Number of Observations Used",
                                             "Critical Value(1%)", "Critical Value(5%)", "Critical Value(10%)"],
                                      columns=['value'])
     output['value']['Test Statistic Value'] = adfResult[0]
     output['value']['p-value'] = adfResult[1]
     output['value']['Lags Used'] = adfResult[2]
     output['value']['Number of Observations Used'] = adfResult[3]
     output['value']['Critical Value(1%)'] = adfResult[4]['1%']
     output['value']['Critical Value(5%)'] = adfResult[4]['5%']
     output['value']['Critical Value(10%)'] = adfResult[4]['10%']

    4)协整检验

    python里面的协整检验通过coint()这个函数进行的,返回P-value值,越小,说明协整关系越强

    result = sm.tsa.stattools.coint(data1,data2)

    5)模型估计+定阶

    这里PYTHON真的很烦,python有两套var估计,一个是VARMAX,一个是VAR。我看了官方文档后,觉得估计参数和定阶还是用VARMAX最好,因为可以返回很多东西,尤其是summary()里面的统计结果特别详细,直接包含了AIC,BIC,HQIC。

    这里要注意,PYTHON定阶没有LR这个指标,要看LR的童鞋只能用EVIEWS和R了。不过AIC,BIC也够用了。

    这里插入的数据只能是DATAFRAME格式的,不然就报错。

    给大家看一下数据构造吧:

    lnDataDict = {'lnSHFEDiff':lnSHFEDiff,'lnXAUDiff':lnXAUDiff}
    lnDataDictSeries = pd.DataFrame(lnDataDict,index=lnSHFEDiffIndex)
    data = lnDataDictSeries[['lnSHFEDiff','lnXAUDiff']]

    这里的fitMod和resid变量后面会用到哦~~

    #建立对象,dataframe就是前面的data,varLagNum就是你自己定的滞后阶数
    orgMod = sm.tsa.VARMAX(dataframe,order=(varLagNum,0),trend='nc',exog=None)
    #估计:就是模型
    fitMod = orgMod.fit(maxiter=1000,disp=False)
    # 打印统计结果
    print(fitMod.summary())
    # 获得模型残差
    resid = fitMod.resid
    result = {'fitMod':fitMod,'resid':resid}

    6)系数平稳检验:CUSUM检验

    这里也注意,Python这里不像EVIEWS,python没有办法算AR根,弄不到AR根图,但是python可以进行cusum检验。返回3各变量,第2个是P-value值,记得我之前说的吗,cusum检验要无法拒绝原假设,也就是说P-value值要大于0.05

    这里的resid就是前面模型的resid

    # 原假设:无漂移(平稳),备择假设:有漂移(不平稳)
    result = statsmodels.stats.diagnostic.breaks_cusumolsresid(resid)

    7)脉冲响应图

    orthogonalized=True代表使用乔里斯基正交,这里很奇葩,官方文档没有加plt.show(),但是博主亲身试验,一定要加,不然画不出来。terms代表周期数。

    # orthogonalized=True,代表采用乔里斯基正交 
    ax = fitMod.impulse_responses(terms, orthogonalized=True).plot(figsize=(12, 8))
    plt.show()

    8)方差分解图

    这里要注意:

    VARMAX很怪,没有做方差分解的方法,但是VAR这个方法里面有。(python就是这么任性!)

    所以这里就用VAR重新估计,然后直接使用fevd进行方差分解

    打印summary()可以看到方差分解的具体结果,plot可以画图,要记得加plt.show()哦~~

    这里的dataFrame就是前面的data噢~~

    md = sm.tsa.VAR(dataFrame)
    re = md.fit(2)
    fevd = re.fevd(10)
    # 打印出方差分解的结果
    print(fevd.summary())
    # 画图
    fevd.plot(figsize=(12, 16))
    plt.show()

     

    以上就是今日份的分享~~然后博主要开始吐槽了!

    博主真是苦逼,最近定期要写研报,博主挑了个向量自回归模型(VAR)来研究,然而博主之前接触过的就只有MATLAB和python,matlab虽然做这种统计很方便,但是一个是博主好久不用啦有点生疏,还有一个是跟项目开发合在一起的话不方便。

    然后博主现在天天用python,所以为了赶稿子,也只能硬着头皮用python搞一波了。但是,博主发现,全网,基本没有人用python搞过这种高级计量经济学模型,因为连范文都找不到1篇!!!!博主亲身尝试摸索后,虽然完成了研报,但是!博主还是要说,统计类的东西,要么用R,要么用EVIEWS,用Python真心苦逼!!!

    主要是各个函数都藏在不知道什么旮旯角落里!!!有些还没有!比如AR根和AR图,要不是靠参考链接里R语言的一篇样板文,我都不知道还有个检验系数稳定性的方法叫cusum,再从另一篇样例里面找到python做cusum的样例。cusum的原假设和备择假设还跟普通检验不一样,反过来的,我查了好多中外文献,才确定这一点。python里面还没有EG因果关系检验,而协整关系检验的名字竟然叫coint……也是从另一篇样例文中找到的!!!都是泪…………

    然后,python只能对VAR模型,VECM模型进行估计,其他var类模型,各位别白废力气寻找了,直接用EVIEWS或者R吧。

    好啦~吐槽结束,博主可以保证,这是全网唯一的,最完整的利用python进行VAR模型建模的教程文了~~~

     

    参考文献:

    1. VARMAX官方样例

    http://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/statespace_varmax.html

    2. VARMAX官方文档

    http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.statespace.varmax.VARMAX.html?highlight=varmax

    3.VARMAX fit官方文档

    http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.statespace.varmax.VARMAX.fit.html#statsmodels.tsa.statespace.varmax.VARMAX.fit

    4.VARMAX fit返回值

    http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.statespace.mlemodel.MLEResults.html#statsmodels.tsa.statespace.mlemodel.MLEResults

    5. CUSUM检验文献:平稳过程趋势项变点的CUSUM检验

    https://www.ixueshu.com/document/1d642b472b5dc0717d721b29bfac1625.html#pdfpreview

    6. CUSUM检验文献:关于CUSUM检验的改进

    https://wenku.baidu.com/view/65d91ee1172ded630b1cb62c.html

    7. cusum外文文献

    https://doc.docsou.com/b77f40843604bd6fcc70f6d0b-10.html

    8.python实现时间序列

    https://max.book118.com/html/2017/1006/136205976.shtm

    9.VAR python W3Cschool样例

    https://www.w3cschool.cn/doc_statsmodels/statsmodels-examples-notebooks-generated-interactions_anova.html?lang=en

    10.R语言实现VAR模型

    https://blog.csdn.net/Imliao/article/details/80352158

    11. python statsmodel手册

    https://blog.csdn.net/qq_41518277/article/details/85101141#VARVAR_processes_175

    12. python cusum检验方法说明:breaks_cusumolsresid

    https://www.cherylgood.cn/doc/statsmodels/statsmodels-statistics/5bacda5744e2a52489c5292a.html

    13.python 进行cusum检验样例

    https://blog.csdn.net/CoderPai/article/details/83657386

     

     

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  • 利用Python构建Wiki中文语料词向量模型试验
  • Python变量 Python中的向量自回归模型
  • 30 种语言预训练词向量模型
  • 基于Python语言与TF-IDF向量模型在智能对话的应用.zip
  • 极简使用︱Glove-python向量训练与使用

    万次阅读 热门讨论 2018-10-12 16:27:34
    glove/word2vec/fasttext目前词向量比较通用的三种方式,其中word2vec来看,在gensim已经可以极快使用(可见:python︱gensim训练word2vec及相关函数与功能理解) 官方glove教程比较啰嗦,可能还得设置一些参数表,...

    glove/word2vec/fasttext目前词向量比较通用的三种方式,其中word2vec来看,在gensim已经可以极快使用(可见:python︱gensim训练word2vec及相关函数与功能理解

    官方glove教程比较啰嗦,可能还得设置一些参数表,操作不是特别方便。
    笔者使用的时候,用的是一款比较省力/封装的。

    官方glove:https://github.com/stanfordnlp/GloVe
    笔者使用:https://github.com/maciejkula/glove-python


    1 安装:

    pip install glove_python
    

    2 训练:

    具体函数细节可参考:github

    生成嵌入是一个两步过程: 从语料库中生成一个匹配矩阵,然后用它生成嵌入矩阵。 Corpus 类有助于从令牌的interable构建一个语料库。
    还支持基本的pagragraph向量。 在word空间vector段落向量是在单词向量空间中嵌入段落,这样段落表示就接近于它所包含的单词,因为在语料库中的单词的频率调整。 在训练模型上通过调用 transform_paragraph 方法来训练单词嵌入后,可以得到这些结果。

    其中段落向量是词向量的平均可见(该模块没有教程,笔者就不做过多分析了):

    paragraph_vector = np.mean(self.word_vectors[word_ids], axis=0)
    

    (1)准备数据集

    from __future__ import print_function
    import argparse
    import pprint
    import gensim
    from glove import Glove
    from glove import Corpus
    
    sentense = [['你','是','谁'],['我','是','中国人']]
    corpus_model = Corpus()
    corpus_model.fit(sentense, window=10)
    #corpus_model.save('corpus.model')
    print('Dict size: %s' % len(corpus_model.dictionary))
    print('Collocations: %s' % corpus_model.matrix.nnz)
    
    

    其中corpus_model.fit(corpus, window=10, ignore_missing=False)
    ignore_missing代表如果出现OOV的词,该如何处理。

    (2)训练

    glove = Glove(no_components=100, learning_rate=0.05)
    glove.fit(corpus_model.matrix, epochs=10,
              no_threads=1, verbose=True)
    glove.add_dictionary(corpus_model.dictionary)
    
    >>> Performing 10 training epochs with 1 threads
    >>> Epoch 0
    >>> Epoch 1
    >>> Epoch 2
    >>> Epoch 3
    >>> Epoch 4
    >>> Epoch 5
    >>> Epoch 6
    >>> Epoch 7
    >>> Epoch 8
    >>> Epoch 9
    
    

    维度no_components,可以与word2vec一起使用。
    模型得保存为:glove.save('glove.model')

    (3)使用:模型得保存与加载

    glove模型保存与加载:

    glove.save('glove.model')
    glove = Glove.load('glove.model')
    

    corpus保存与加载:

    corpus_model.save('corpus.model')
    corpus_model = Corpus.load('corpus.model')
    

    (4)使用:求相似词

    根据glove求相似词。

    glove.most_similar('我', number=10)
    
    >>> [('中国人', 0.15130809810072138),
    >>>  ('你', 0.0739901044877504),
    >>>  ('谁', -0.05137569131012555),
    >>>  ('是', -0.08668606334919005)]
    

    (5)使用:词向量矩阵

    词向量矩阵

    # 全部词向量矩阵
    glove.word_vectors
    # 指定词条词向量
    glove.word_vectors[glove.dictionary['你']]
    

    语料协同矩阵 corpus coocurrence matrix

    corpus_model.matrix.todense().tolist()
    
    >>>     [[0.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0],
    		 [0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0],
    		 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    		 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5],
    		 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]]
    

    由corpus_model引出得语料协同矩阵

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  • python Numpy中求向量和矩阵的范数

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  • RPA手把手——python向量训练聚类

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    艺赛旗 RPA9.0全新首发免费下载 点击下载 ...python向量训练 以及聚类 #!/usr/bin/env Python3 author = ‘未昔/angelfate’ date = ‘2019/8/14 17:06’ -- coding: utf-8 -- import pandas as ...
  • Python支持向量机(SVM)实例

    千次阅读 2018-01-13 17:04:41
    SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Matlab中有林智仁编写的libsvm工具包可以很好地进行...
  • 本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型,废话不多说,具体如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection ...
  • 词袋模型和词向量模型

    万次阅读 多人点赞 2016-06-05 19:47:44
    本文简要介绍了词袋模型、词向量模型的原理和应用。
  • Python生成文档向量

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    2 生成文档向量模型 import gensim import numpy as np from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence TaggededDocument = gensim.models.doc2vec.TaggedDocument def get_corpus...
  • Python笔记-Sklearn(5)支持向量机.pdf
  • 适用于带GPU的多类支持向量机(SVM)库。 这是一种快速且可靠的分类算法,在有限的数据量下性能很好。 支持向量机 : 支持向量机是有监督的学习模型,可以分析数据并识别模式。 一个特殊的特性是,它们同时最小化...
  • Java调用Python的训练模型

    千次阅读 2020-07-08 20:14:21
    Java调用Python的训练模型一、Python模型生成1.1 Python代码1.2 pmml文件展示二、Java调用2.1 导入jpmml依赖2.2 java代码 一、Python模型生成 1.1 Python代码 以鸢尾花为例,调用sklearn库中的svm实现分类,并使用...
  • python3 学习使用api 支持向量机的两种核函数模型进行预测 git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test...
  • #Pre_feature_ndarray 存放所有图片的特征值,第一行为随机向量,为了可以将后续提取的图片连接,处理完所有图片后删除第一行, #得到存放所有图片特征值的 ndarray :Final_feature pre_feature_ndarray=np.random....
  • 李航《统计学习方法》第二章——用Python实现感知器模型(MNIST数据集) 李航《统计学习方法》第三章——用Python实现KNN算法(MNIST数据集) 李航《统计学习方法》第四章——用Python实现朴素贝叶斯分类器...
  • 利用空间向量模型比较两文本的文本相似度,请自行Google并下载下载,nltk包,port stemming算法
  • python基于词向量的古诗生成器

    万次阅读 2019-05-01 15:33:52
    python基于词向量的古诗生成器 from gensim.models import Word2Vec # 词向量 from random import choice from os.path import exists import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不打印警告 class ...
  • 主要介绍了Python SVM(支持向量机)实现方法,结合完整实例形式分析了基于Python实现向量机SVM算法的具体步骤与相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下
  • '返回向量' return math.sqrt(sum(e**2 for e in self)) def dot(self,another): '向量点乘,返回结果标量' assert len(self) == len(another), \ 'Error in dot product. Length of v
  • gensim是基于Python的一个框架,它不但将Python与Word2Vec做了整合,还提供了基于LSA、LDA、HDP的主体框架。 Word2Vec Word2Vec属于一种神经网络架构的概率语言模型 两个重要模型 CBOW模型:CBOW模型是Word2Vec最...
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    千次阅读 2018-08-14 09:55:59
    向量模型 one-hot Vector one-hot vector 最简单的编码方式:假设我们的词库总共有n个词,那我们开一个1*n的高维向量,而每个词都会在某个索引index下取到1,其余位置全部都取值为0。 问题 这种词向量编码...

空空如也

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