【算法】【算法杂谈】判断点是否在三角形内部（面积法和向量法）
角形的总面积，那么点在外面，如果不大于，则点在里面 优点：容易想到，容易编写，只需要编写点到点之间的距离即可利用公式快速计算面积从而判断答案 缺点：由于海伦公式存在开根会导致精度缺失判断失误 方法二：向量法 如下图： 1、向量的叉乘，假设A(2,1) B(2,0)，则AxB = 0-2 = -2 < 0 ,也就是说如果A向量旋转到B向量同向时，叉乘为负数，反之则为正数 2、由此可以得到一个点在向量的那...
机器学习（七）：梯度下降解决分类问题——perceptron感知机算法与SVM支持向量机算法进行二维点分类
实验2 感知机算法与支持向量机算法一、预备知识1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤1.感知机算法求解采用while循环判断当前权重w和截距b是否会产生误分类点，如果不产生误分类则直接返回w和b.import nu...
支持向量机上的核函数对比
绘制图像本身分布的散点图 ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, zorder=10, cmap=plt.cm.Paired, edgecolors='k') # 绘制支持向量 ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=50, facecolors='none', zorder=...
NLP自然语言处理Gensim词向量word2vec常见应用
Gensim是一个用于自然语言处理（NLP）的开源 Python 库，它可以帮助你进行文本处理。Gensim有许多优秀的特性，使它成为进行NLP文本处理的理想选择。 其中一个原因是Gensim提供了丰富的文本处理功能。例如可以使用Gensim进行文本分词、词干提取、词性标注、句法分析、主题建模等。这些功能对于进行文本分析和挖掘信息都非常有用。 另一个原因是Gensim非常易于使用。它提供了简单而直接...
PGL 系列（四）词向量 CBOW
环境 python 3.6.8 paddlepaddle-gpu 2.3.0 numpy 1.19.5 一、CBOW 概念 CBOW：通过上下文的词向量推理中心词 在CBOW中，先在句子中选定一个中心词，并把其它词作为这个中心词的上下文。 如 上图 CBOW所示，把“spiked”作为中心词，把“Pineapples、are、and、yellow”作为中心词的上下文。在学习过程中，使用上下文的词向量...
【lssvm回归预测】基于灰狼算法优化最小支持向量机GWO-LSSVM数据预测模型含Matlab源码
) title('预测图') ylabel('函数输出') xlabel('样本') hold off toc %计算时间 ⛄ 运行结果 ⛄ 参考文献 [1]顾凯冬. 基于灰狼算法优化最小二乘支持向量机的调制信号识别研究[D]. 南京邮电大学. [2]伍轶鸣, 孙博文, 成荣红,等. 基于灰狼算法的LSSVM模型预测凝析气藏露点压力研究[J]. 西安石油大学学报：自然科学版, 2020, 35(2...
机器学习强基计划7-3：详细推导学习向量量化LVQ算法(附Python实现)
目录 0 写在前面 1 有监督聚类 2 算法流程 3 Python实现 3.1 初始化原型向量 3.2 迭代更新原型向量 3.3 更新簇划分 3.4 可视化 0 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人...
<二>vector向量容器
底层数据结构:动态开辟的数组,每次以原始空间2倍扩容vectorvec.insert(iterator,20);在迭代器指定位置插入元素,花费的时间和需要移动的元素个数有关O(N),可能导致容器扩容删除vec.pop_back();末尾删除元素 O(1)vec.erase(iterator);删除迭代器指定的位置的元素, 花费的时间和需要移动的元素个数有关O(N)查询operator[]...
负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究（Matlab代码实现）
湿度等）、 节假日、 工业区域条件、 无估计事件以及管理和政策上的影响， 这些无疑增加了负荷预测的难度。 因此， 采取适当的预测技术， 科学准确地预测电力负荷发展趋势， 有着十分重要的意义。 2 支持向量机算法 3 算例及运行结果 部分代码： % 清空环境变量close all;clear all;clc;format compact;%% 数据的提取和预处理...
【Python自然语言处理】文本向量化处理用户对不同类型服装评论问题（超详细 附源码）
下面以文本向量化为目标，举例说明基于不同模型的实现过程，使用的数据集的主题是用户对不同类型的女性服装的评论，总共有23485条记录 实现步骤如下 一、导入库文件 首先导入需要的库文件，本实例设计词频-逆文档模型，N元模型以及词袋模型，并利用混淆矩阵直观描述各模型的预测能力 代码如下 import gensimimport nltkfrom sklearn.model_selection impo...