精华内容
下载资源
问答
  • 熟悉复数的几种表达方式及其加减乘除运算规则;掌握正弦量的相量表示法、相量的性能及其运算方法;掌握复阻抗和复导纳的概念;学会用相量图进行正弦量的辅助分析;正确理解正弦交流电路中几种功率的分析
  • 表示三维空间旋转有多种互相等价的方式,常见有欧拉角、旋转矩阵(DCM-方向余弦阵)、旋转向量、四元数等。本篇文章主要梳理一下这些表示方式及相互转换方法。 1. 欧拉角(Euler Angle) 最直观表...

    三维空间的旋转(3D Rotation)是一个很神奇的东东:如果对某个刚体在三维空间进行任意次的旋转,只要旋转中心保持不变,无论多少次的旋转都可以用绕三维空间中某一个轴的一次旋转来表示。表示三维空间的旋转有多种互相等价的方式,常见的有欧拉角、旋转矩阵(DCM-方向余弦阵)、旋转向量、四元数等。本篇文章主要梳理一下这些表示方式及相互转换的方法。

    1. 欧拉角(Euler Angle)

    最直观的表示方式是绕刚体自身的X、Y、Z三个轴分别进行旋转某个角度,这就是所谓的欧拉角(Euler Angle)表示方式 

    需要注意的是,欧拉角的表示方式里,yaw、pitch、roll的顺序对旋转的结果是有影响的。给定一组欧拉角角度值,比如yaw=45度,pitch=30度,roll=60度,按照yaw-pitch-roll的顺序旋转和按照yaw-roll-pitch的顺序旋转,最终刚体的朝向是不同的!换言之,若刚体需要按照两种不同的旋转顺序旋转到相同的朝向,所需要的欧拉角角度值则是不同的!

                                                                   

    欧拉角的表示方式比较直观,但是有几个缺点:

    (1) 欧拉角的表示方式不唯一。给定某个起始朝向和目标朝向,即使给定yaw、pitch、roll的顺序,也可以通过不同的yaw/pitch/roll的角度组合来表示所需的旋转。比如,同样的yaw-pitch-roll顺序,(0,90,0)和(90,90,90)会将刚体转到相同的位置。这其实主要是由于万向锁(Gimbal Lock)引起的,关于万向锁的解释,有条件的同学看看Youtube的视频或许会比较直观。

    万向锁问题可参考:

    https://blog.csdn.net/qq_23270939/article/details/78600069

    (2) 计算旋转变换时,一般需要转换成旋转矩阵,这时候需要计算很多sin, cos,计算量较大。

    2. 旋转矩阵(Rotation Matrix)和方向余弦矩阵(Direction Cosine Matrix) 

    在计算坐标变换时,旋转更方便的表示形式是旋转矩阵(Rotation Matrix)。三维空间的旋转矩阵可以表示成3x3的矩阵,将欧拉角转换为旋转矩阵的计算方式如下,假设欧拉角yaw、pitch、roll的角度为alpha, beta, gamma,则旋转矩阵可以计算如下:

                               

                      

    这里也可以看出,如果yaw、pitch、roll的顺序有改变,矩阵相乘的顺序需要作出相应改变,所得的旋转矩阵结果也会有所改变。 需要注意的是,旋转矩阵的虽然有9个元素,但是只有3个自由度,所以不是任何矩阵都可以作为旋转矩阵,旋转矩阵需要是正交矩阵 (即逆矩阵等于转置矩阵)。

    此外,旋转矩阵的另一个名字叫方向余弦矩阵(Direction Cosine Matrix),简称DCM,在陀螺力学领域较为常用。DCM的名字来历其实是用欧拉角之外的另一种用3个角度值表示三维旋转的方式,假设刚体在起始朝向时三个坐标轴的向量为I,J,K,而刚体在目标朝向时的三个坐标轴的向量为i,j,k,则该旋转可以通过三个坐标轴分别与原始坐标轴的夹角表示,如下图所示: 

                                                                   

    DCM可以通过三个夹角的余弦计算如下:

                                 

    这就是DCM名称的由来。其实可以验证,DCM其实就是旋转矩阵,所以,下文不再区分DCM和旋转矩阵的称呼 。

    在Matlab中(R2006a以后的版本中,需安装Aerospace Toolbox),可以方便地用angle2dcm和dcm2angle来转换欧拉角和旋转矩阵。下面的Matlab代码可以验证,两个不同的欧拉角方式可以转换到相同的旋转矩阵:

                                                

    3. 旋转向量(Rotation Vector)

    旋转的一个神奇之处就在于,三维空间的任意旋转,都可以用绕三维空间的某个轴旋转过某个角度来表示,即所谓的Axis-Angle表示方法。这种表示方法里,Axis可用一个三维向量(x,y,z)来表示,theta可以用一个角度值来表示,直观来讲,一个四维向量(theta,x,y,z)就可以表示出三维空间任意的旋转。注意,这里的三维向量(x,y,z)只是用来表示axis的方向朝向,因此更紧凑的表示方式是用一个单位向量来表示方向axis,而用该三维向量的长度来表示角度值theta。这样以来,可以用一个三维向量(theta*x, theta*y, theta*z)就可以表示出三维空间任意的旋转,前提是其中(x,y,z)是单位向量。这就是旋转向量(Rotation Vector)的表示方式,OpenCV里大量使用的就是这种表示方法来表示旋转(见OpenCV相机标定部分的rvec)。

    4. 四元数

    另一种很常用的三维旋转表示方法,叫四元数(Quaternion),它也属于axis-angle表示法这部分内容暂时不再介绍。

     

    参考资料:

    https://blog.csdn.net/MulinB/article/details/51227597

    https://blog.csdn.net/u012750702/article/details/72229117

    展开全文
  • 目录顺序访问vector的几种方式vs几种常见算法1.1 对向量a添加元素的几种方式1.1.1 向向量a中添加元素1.1.2 从数组a中选择元素向向量b中添加1.1.3 从现有向量中选择元素向向量中添加1.1.4 从文件中读取元素向向量中添

    顺序访问vector的几种方式

    上一篇文章 初识 C++ vector

    ##1. 对向量a添加元素的几种方式

    1.1 对向量a添加元素的几种方式

    1.1.1 向向量a中添加元素

    vector<int>a;
    for( int i=0;i < 10; ++i )
    {a.push_back(i);}
    

    1.1.2 从数组a中选择元素向向量b中添加

    int a[6]={1,2,3,4,5,6};
    vector<int> b;
    for( int i = 0;i <= 4;++i )
    { b.push_back(a[i]); }
    

    1.1.3 从现有向量中选择元素向向量中添加

    int a[6]={1,2,3,4,5,6};
    vector<int>b;
    vector<int>c(a,a+4);
    for( vector<int>::iterator it=c.begin();it<c.end();++it )
    {
    	b.push_back(*it);
    }
    

    1.1.4 从文件中读取元素向向量中添加

    ifstream in("data.txt");
    vector<int>a;
    for(int i;in>>i)
    {a.push_back(i);}
    

    1.1.5 常见错误赋值方式

    vector< int >a;
    for( int i=0;i < 10;++i )
    {a[i]=i;}//下标只能用来获取已经存在的元素
    

    1.2 从向量中读取元素

    1.2.1 通过下标方式获取

     int a[6]={1,2,3,4,5,6};
    vector<int>b(a,a+4);
    for( int i = 0;i <= b.size()-1;++i )
    {cout<<b[i]<<endl;}
    

    1.2.2 通过迭代器方式读取

    int a[6]={1,2,3,4,5,6};
     vector<int>b(a,a+4);
     for( vector<int>::iterator it=b.begin();it!=b.end();it++ )
     {cout<<*it<<"  ";}
     
    

    附加.几个常用的算法

     #include<algorithm>
     //对a中的从a.begin()(包括它)到a.end()(不包括它)的元素进行从小到大排列
     sort(a.begin(),a.end());
     //对a中的从a.begin()(包括它)到a.end()(不包括它)的元素倒置,但不排列,如a中元素为1,3,2,4,倒置后为4,2,3,1
     reverse(a.begin(),a.end());
      //把a中的从a.begin()(包括它)到a.end()(不包括它)的元素复制到b中,从b.begin()+1的位置(包括它)开始复制,覆盖掉原有元素
     copy(a.begin(),a.end(),b.begin()+1);
     //在a中的从a.begin()(包括它)到a.end()(不包括它)的元素中查找10,若存在返回其在向量中的位置
      find(a.begin(),a.end(),10);
    
    展开全文
  • 向量是表示文本种方式,词汇表中每个单词由高维空间实值向量表示。具有相似含义单词在向量空间中具有相似的表达能力(在向量空间中接近)。 有很多封装好模块可以帮我们词向量。我们只需将得到词...

    词向量

    词向量大白话解释:就是一个神经网络。针对一段文本,输入前面几个单词和后面几个单词。输出当前这个单词。然后用神经网络中间层的权重系数来表示输出的这个Y单词。
    或者是输入当前这个词,输出它的上下文,我们取出中间层向量即词向量。
    词向量是表示文本的一种方式,词汇表中的每个单词由高维空间的实值向量表示。具有相似含义的单词在向量空间中具有相似的表达能力(在向量空间中接近)。
    有很多封装好的模块可以帮我们词向量。我们只需将得到的词向量作为我们分类器的输入,来完成文本分类。

    算例

    数据集
    电力95598工单 两行,第一行为类别标签。第二行为工单文本。

    本文主要基于95598工单完成文本分类,选取浙江省95598工单数据集3171条。其中的工单可以分类为反映、建议、表扬、举报、投诉、以往业务、查询、报修8个类别。

    导入包
    采用keras完成模型训练,我比较喜欢keras,TensorFlow不怎么用生疏啦。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import jieba as jb
    import re
    from keras.preprocessing.text import Tokenizer
    from keras.preprocessing.sequence import  pad_sequences
    from keras .models import  Sequential
    from keras.layers import Dense
    from keras.layers import Flatten
    from keras.layers import Embedding
    from keras.layers.convolutional import  Conv1D
    from keras.layers.convolutional import  MaxPooling1D
    import keras
    from keras .models import load_model
    

    读取数据

    csv='95598.csv'
    file_txt=pd.read_csv(csv, header=0,encoding='gbk')#[1169656 rows x 3 columns]
    
    file_txt=file_txt.dropna()#删除空值[1005981 rows x 2 columns]
    
    #添加文字标签
    file_txt['biaoqian']=''
    file_txt.loc[file_txt['BUSI_TYPE_CODE']==7,'biaoqian']='反映'
    file_txt.loc[file_txt['BUSI_TYPE_CODE']==6,'biaoqian']='建议'
    file_txt.loc[file_txt['BUSI_TYPE_CODE']==5,'biaoqian']='表扬'
    file_txt.loc[file_txt['BUSI_TYPE_CODE']==4,'biaoqian']='举报'
    file_txt.loc[file_txt['BUSI_TYPE_CODE']==3,'biaoqian']='投诉'
    file_txt.loc[file_txt['BUSI_TYPE_CODE']==2,'biaoqian']='以往业务'
    file_txt.loc[file_txt['BUSI_TYPE_CODE']==1,'biaoqian']='查询'
    file_txt.loc[file_txt['BUSI_TYPE_CODE']==0,'biaoqian']='报修'
    print(file_txt)
    

    去除标点符号和停用词

    # 定义删除除字母,数字,汉字以外的所有符号的函数
    def remove_punctuation(line):
        line = str(line)
        if line.strip() == '':
            return ''
        rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]")
        line = rule.sub('', line)
        return line
    
    #停用词
    def stopwordslist(filepath):
        stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='gbk').readlines()]
        return stopwords
    
    # 加载停用词
    stopwords = stopwordslist("停用词.txt")
    
    #去除标点符号
    file_txt['clean_review']=file_txt['ACCEPT_CONTENT'].apply(remove_punctuation)
    #去除停用词
    file_txt['cut_review']=file_txt['clean_review'].apply(lambda x:" ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords]))
    

    词向量 预处理来啦
    keras 中的词向量层Embedding需要整数输入。
    首先我们得将单词映射到整数。
    from keras.preprocessing.text import Tokenizer
    读取的是所有文本

    #将单词编成整数系列
    #单词-整数的映射
    def create_tokenizer(lines):
    	tokenizer=Tokenizer()
    	tokenizer.fit_on_texts(lines)
    	return  tokenizer
    tokenizer=create_tokenizer(file_txt['cut_review'])
    

    填充句子长度
    由于每个文本长短不一。我们需要将短文本用0填充,使所有文本长读一致。
    找到最大长度的文本单词数 即最大长度

    #找到最长句子长度
    max_length=max([len(s.split()) for s in file_txt['cut_review']])
    print('最长词语 句子:',max_length)#126
    

    填充长度,使长度一致
    from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

    docs为所有文本
    padding='post’为向后填充,即在后面填充0.也有在前面填充0的

    单词-整数映射 包含在这个encode_docs函数里啦

    #使用tokenizer.text_to_sequences()函数来获取单词-整数编码
    #使用pad_sequences 函数来为长度不够的文本进行填0操作,使所有文本长度一致
    def encode_docs(tokenizer,max_length,docs):
    	encoded=tokenizer.texts_to_sequences(docs)#单词-整数映射
    	padded=pad_sequences(encoded,maxlen=max_length,padding='post')
    	return padded
    

    输入,输出 处理

    X_train=encode_docs(tokenizer,max_length,file_txt['cut_review'])
    y_train=file_txt['BUSI_TYPE_CODE']
    y_train=np.array(y_train)#(130583, 1)
    Y_train=keras.utils.to_categorical(y_train,8)#8分类
    

    查看下X_train

    查看下Y_train

    定义神经网络模型
    用下简单的卷积神经网络。只是演示下词向量文本分类流程,没必要用高级模型

    #使用Embedding层作为第一层,需要指定词汇表大小,
    实值向量空间的大小以及输入文档的最大长度。词汇表大小是我们词汇表中的单词总数,加上一个未知单词 vocad_size=len(tokenizer.word_index)+1

    Embedding(vocad_size,100,input_length=max_length)
    vocad_size:为词汇表大小
    实值向量空间的大小:取100,即一个单词用100维的“权重”表示。
    input_length:输入文本的最大长度。

    #定义神经网络模型
    """
    #使用Embedding层作为第一层,需要指定词汇表大小,
    实值向量空间的额大小以及输入文档的最大长度。词汇表大小是我们词汇表中的单词总数,加上一个未知单词
    """
    vocad_size=len(tokenizer.word_index)+1
    print('词汇表大小:',vocad_size)#7896
    
    #定义神经网络模型
    def define_model(vocad_size,max_length):
    	model=Sequential()
    	model.add(Embedding(vocad_size,100,input_length=max_length))
    	model.add(Conv1D(filters=32,kernel_size=5,activation='relu'))
    	model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    	model.add(Flatten())
    	model.add(Dense(16,activation='relu'))
    	model.add(Dense(8,activation='softmax'))
    	model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    	model.summary()
    	return model
    

    训练模型

    #模型训练
    def model_train():
        model = define_model(vocad_size, max_length)
        model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, verbose=2)
        model.save('词向量模型分类.h5')
        model_train()
    model_train()
    

    模型评估

    from sklearn.metrics import accuracy_score#分类器评估
    model=load_model('词向量模型分类.h5')
    predict_y=model.predict(X_train)
    pred_y=np.argmax(predict_y,axis=1)
    test_y=np.array(file_txt['BUSI_TYPE_CODE'])
    f1=accuracy_score(pred_y,test_y)
    print(f1)
    

    结果完美

    对新的文本进行预测
    代码就不写啦,简单写下流程。
    1首先准备好一个字典(标签数字:标签文字)方便预测时直接输出文字
    2.对输入的文本进行分词,去除停用词,标点符号等操作
    3.处理后文本line加上中括号。对文本进行 单词整数映射,填充长度。整个操作包括在了encode_docs()函数里(如果文本比训练集文本最长还长,Keras中pad_sequences会截断,取前面的)
    4 模型预测,得到最大数字索引,即类别数字标签
    5.查找字典,得到 类别文字。打印

    yd_names1 = {'0':'报修','1':'查询','2':'以往业务','3':'投诉','4':'举报','5':'表扬','6':'建议','7':'反映'}
    
    def predict_text(文本,停用词,tokenizer,max_length,model):
        line='对文本进行分词并去除停用词,标点符号后的文本'
        #填充长度,注意line要加[]号括起来。
        padded=encode_docs(tokenizer,max_length,[line])
        y_predict=model.predict(padded,verbose=0)
        pred_y = np.argmax(y_predict, axis=1) #得到的是最大数值索引
        print(yd_names1[pred_y])#获取类型文字信息
    

    基于tf-idf的文本分类见链接
    短文本分类:电力95598工单分类实现

    tensorflow版词向量分类
    word2vec词向量 文本分类实现(TensorFlow版,算法TextCNN)

    在这里插入图片描述

    电气专业的计算机萌新:余登武,写博文不容易。如果你觉得本文对你有用,请点个赞支持下。谢谢。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时重要问题,当不同特征成列在一起时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上小数据被大数据“吃掉”情况,这个时候我们需要做就是对抽取出来...

     

    数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题,当不同的特征成列在一起的时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况,这个时候我们需要做的就是对抽取出来的features vector进行归一化处理,以保证每个特征被分类器平等对待。下面我描述几种常见的Normalization Method,并提供相应的python实现(其实很简单):

    1、(0,1)标准化:

    这是最简单也是最容易想到的方法,通过遍历feature vector里的每一个数据,将Max和Min的记录下来,并通过Max-Min作为基数(即Min=0,Max=1)进行数据的归一化处理:

    LaTex:{x}_{normalization}=\frac{x-Min}{Max-Min}

    Python实现:

    def MaxMinNormalization(x,Max,Min):
        x = (x - Min) / (Max - Min);
        return x;

    找大小的方法直接用np.max()和np.min()就行了,尽量不要用python内建的max()和min(),除非你喜欢用List管理数字偷笑

     

    2、Z-score标准化:

    这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,这里的关键在于复合标准正态分布,个人认为在一定程度上改变了特征的分布,关于使用经验上欢迎讨论,我对这种标准化不是非常地熟悉,转化函数为:

    LaTex:{x}_{normalization}=\frac{x-\mu }{\sigma }

    Python实现:

    def Z_ScoreNormalization(x,mu,sigma):
    
        x = (x - mu) / sigma;
    
        return x;
    def get_train_data(batch_size=60,time_step=20,train_begin=0,train_end=5800):
        batch_index=[]
        data_train=data[train_begin:train_end]
        #标准化 np.mean(data_train,axis=0) 计算每一列的均值,np.std(data_train,axis=0)每列的标准差
        normalized_train_data=(data_train-np.mean(data_train,axis=0))/np.std(data_train,axis=0)  
        print "normalized_train_data:\n",normalized_train_data
    

    这里一样,mu(即均值)用np.average(),sigma(即标准差)用np.std()即可。
     

    3、Sigmoid函数

    Sigmoid函数是一个具有S形曲线的函数,是良好的阈值函数,在(0, 0.5)处中心对称,在(0, 0.5)附近有比较大的斜率,而当数据趋向于正无穷和负无穷的时候,映射出来的值就会无限趋向于1和0,是个人非常喜欢的“归一化方法”,之所以打引号是因为我觉得Sigmoid函数在阈值分割上也有很不错的表现,根据公式的改变,就可以改变分割阈值,这里作为归一化方法,我们只考虑(0, 0.5)作为分割阈值的点的情况:

     

    LaTex:{x}_{normalization}=\frac{1}{1+{e}^{-x}}

    Python实现:

    def sigmoid(X,useStatus):
        if useStatus:
            return 1.0 / (1 + np.exp(-float(X)));
        else:
            return float(X);

    这里useStatus管理是否使用sigmoid的状态,方便调试使用。

    参考

    https://blog.csdn.net/kryolith/article/details/39770187

    展开全文
  • #几种归一化方法:python实现csdn

    千次阅读 2018-03-09 15:36:47
    几种归一化方法:python实现 标签:数学 几种归一化方法:python实现 ...数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时重要问题,当不同特征成列在一起时候,由于特征本身表达方式的原因而导...
  • 数据标准化的几种方法发布时间:2018-08-09 19:39,浏览次数:1774, 标签:tensorflow数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题,当不同的特征成列在一起的时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对...
  • SLAM 中对点、向量以及矩阵存在着多种不同的表达方式,甚至在使用过程中涉及到多种不同表达方式转换(如,OpenCV、Eigen, Sophus等库之间的转换),因此,本文针对常用几种不同矩阵、向量的表达式进行了讨论和相互...
  • 一般而言,输入字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维文本信息输入就转换成了二维输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符Word Embedding长度为d,那么输入就是m*d二维向量。...
  • 数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时重要问题,当不同特征成列在一起时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上小数据被大数据“吃掉”情况,这个时候我们需要做就是对抽取出来...
  • 第3讲 旋转向量、欧拉角、四元数

    千次阅读 2018-09-19 17:54:35
    旋转向量 从上一篇中已经知道,旋转可以用旋转矩阵来表示,变换可以用变换矩阵来表示,那么为什么还...我们需要一更紧凑的表达方式。 旋转矩阵自身带有约束:它必须是个正交矩阵,且行列式为1。变换矩阵也是如此...
  • 数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时重要问题,当不同特征成列在一起时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上小数据被大数据“吃掉”情况,这个时候我们需要做就是对抽取出来...
  • 几种归一化方法:python实现标签:数学数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时重要问题,当不同特征成列在一起时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上小数据被大数据“吃掉”情况,这个...
  • 数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时重要问题,当不同特征成列在一起时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上小数据被大数据“吃掉”情况,这个时候我们需要做就是对抽取出来...
  • 1. 旋转的几种表达方式 向量 关于向量: 注:其中e1,e2,e3为线性空间下的一组基。 向量的内积: 注:向量的内积表示...
  • 本文将介绍几种常见语言模型基本原理和使用方式,以及语言模型在网易严选NLP业务上实践,包括分类、文本匹配、序列标注、文本生成等。 01 前言 文本表征经历了漫长发展历程,从最简单经典bow词袋模型...
  • 翻译本文档,系统学习以下数据预处理方式...sklearn.preprocessing包提供了几种常用工具函数以及转换类来将原始特征向量数据转换为更加适合后续模型使用的表达。 一般来说,学习算法能够从数据集标准化中受...
  • 几种取法种数汇总 无序有放回取法 假设可取菜品有3种编号分别为1、2、3,从中无序且有放回取两种。即n=3,k=2。总共有6种取法,很容易理解不赘述。但是推广到一般时这种描述不方便,于是换一种描述方式:用向量...
  • 数据归一化处理

    2020-12-26 22:05:14
    数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时重要问题,当不同特征成列在一起时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上小数据被大数据“吃掉”情况,这个时候我们需要做就是对抽取出来...
  • 本文将介绍几种常见语言模型基本原理和使用方式,以及语言模型在网易严选NLP业务上实践,包括分类、文本匹配、序列标注、文本生成等。 01 前言 文本表征经历了漫长发展历程,从最简单经典bow词袋模型、...
  • 天看到一篇由国家自然科学基金和863计划资助的科研论文(“基于矩阵模型的工作流合理性验证算法研究” http://www.doc88.com/p-18165361363.html)中,作者提到用一矩阵模型来表示流程,用矩阵和向量的方式来...
  • 所以引入以下几种方式: 旋转向量 任意旋转都可以通过旋转轴和一个旋转角来刻画;于是我们使用一个向量,方向与旋转轴一致,长度等于旋转角。这种向量成为旋转向量或轴角(Axis-Angle)。只需3维就可以表达旋转,6维...
  • Gensim学习笔记1

    2020-02-11 21:51:12
    3.Vector(向量):文本数学表达方式 4.Model(模板):一向量从一形式转换为另一形式算法 Document 文本可以是任意一字符集,一句话,一个百个词日志,一本书或者一篇新闻报道都可以被称为一份文本(Docu.....
  • 归一化处理方法

    万次阅读 多人点赞 2018-10-05 15:28:22
    数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时重要问题,当不同特征成列在一起时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上小数据被大数据“吃掉”情况,这个时候我们需要做就是对抽取出来...

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 52
精华内容 20
关键字:

向量的几种表达方式