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它们的费率存储在向量中。我们的目标是为每个公司建立费用矩阵。因此，对于A，费用矩阵是： [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12][5,] 5.5 16.1 26.6 37.0 47.2 57.4 67.4 77.3 87.1 96.8 106.4 114.6 我猜构建这些矩阵的最好方法是使用<
浏览 25提问于2021-11-19得票数 1
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从带有tm包的语料库构建文档术语矩阵非常简单。我想要建立一个语料库从一个文件-术语矩阵。从dtm和词汇表向量，我想要构造一个“语料库”对象。这是因为我想阻止我的文档集。我手动<
浏览 1提问于2014-06-25得票数 4
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我有一个大的矩阵(m)，我想用新的值(values_to_be_replaced)替换矩阵(m)中与存储在向量(new_values)中的值相匹配的值。我的向量本身存储在一个数据帧中，所以我可以循环遍历数据，得到向量，然后检查矩阵值是否包含在向量中。下面的代码完成了它应该做的事情，但是对我的输入数据来说太慢了。我的原始数据是一个有4600行和5900列的矩阵，我的750个向量中最大的一个包含了要比较的超过600万个数字。
我想有一个更
浏览 2提问于2020-03-14得票数 1
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当您将字符串向量转换为因子向量时，我试图访问R使用的因子查找表。我并不试图将字符串转换为一个因素，而是获取作为因子变量基础的查找表，并将其存储为哈希表，以便在其他地方使用。我遇到了这个问题，因为我希望在一个不同长度向量的列表上使用这个因子查找表，将它们从字符串转换为数字。
也就是说，我有一个想要转换为数字的项集列表</e
浏览 0提问于2015-01-31得票数 1
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当我们将一个单词的一个热向量(例如king [0 0 0 1 0] )转换为嵌入式向量E = [0.2, 0.4, 0.2, 0.2]时.合成词向量中的每个索引有什么重要意义吗？例如E[1]，它是0.2.具体的E[1]定义(虽然我知道它基本上是对另一个空间的转换).或者单词向量共同定义上下文，但不是单独的..。与原始的一个热向量相比，单词向量的维数(减小还是增加)有什么关系？
如何从嵌入层的角度定义查找表？查找<
浏览 1提问于2017-07-03得票数 7
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但是我们期望得到的是将一个单词映射到它的向量表示的模型。似乎输出是一致的，而不是输入和映射。
CBoW模型如何将一个词转换成它的向量表示？
浏览 0提问于2019-08-19得票数 2
我有一个矩阵X的大小(d，N)。换句话说，有N个向量，每个d维。例如,存在N=4向量的d=2维数。
另外，我有rag数组(列表列表)。我想做的是，用I中的每个元素对矩阵X中的列进行索引，对向量进行求和，得到一个向量。对i的每个元素重复这一点，从而构建一个新的矩阵Y。矩阵Y应该有与i数组中的元素一样多的d维向量。在我的例子中，Y<
浏览 0提问于2017-01-23得票数 3
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我有几个稀疏向量表示为元组列表，例如。31261, 0.3900572375543419), (47751, 0.5377595092643747)],]
我的目标是从数百万这样的向量中合成编辑：只是一个澄清:我的目标是构建2d矩阵，其中每个稀疏向量代表矩阵中的一行。
浏览 1提问于2015-08-03得票数 0
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使用这个问题的解决方案：我已经能够从我的数据表中检索到本地maxima的列号列表。我还需要从表中检索该峰值的值。我最好返回一个矩阵或等价的矩阵，其中每一行都包含局部峰值，而不是位置，因为我已经有了位置local_max <- function(x) {
which(d
浏览 0提问于2013-03-20得票数 0
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这意味着self.input_x是一个56维向量，它只包含每个单词的句子字典中的索引。这个列表进入tf.nn.embedding_lookup(W, self.intput_x)，它将返回一个矩阵，该矩阵由self.input_x给出的单词嵌入组成。根据，这个操作类似于使用numpy索引：ids = np.array([0, 5, 17, 33])
W是我们在训练过程中学习的嵌入<em
浏览 3提问于2017-01-15得票数 1
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假设我想训练一个伪随机词(不是字典的一部分)的神经网络，这样我就不能使用word2vec了。如何使用tensorflow来表示单词中的每个字符？
浏览 0提问于2016-07-15得票数 0
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我想把不同长度的向量结合在一起。我查找了线程，但不清楚如何使用追加或cbind创建矩阵/列表。举个例子，让我们取两个不同长度的随机向量：> d<-sample(10,10)> cbind(b9如果我试着追加， [1] 3 5 10 4 6 7 4 3
浏览 5提问于2013-08-21得票数 0
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我正在尝试在MR上实现DBSCAN，并使用下面粘贴的链接中的直觉
http://codingwiththomas.blogspot.com/2012/05/distributed-dbscan-intuition.html我的问题是如何计算初始距离矩阵。我不想仅仅为了计算距离矩阵而运行hadoop作业，并将其存储在内存中，因为我不会是一个好的设计。有什么建议吗。
浏览 0提问于2013-04-07得票数 1
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嗨，我得到了下面的错误，我试图在0和1之间进行归一化。我得到的错误是： Matrix dimensions must agree.
data = ((data-minData)./(maxData));%% dimensionality reduction [U,S,V]=svds(fulldata,columns);
浏览 4提问于2012-07-09得票数 0
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从包含元素1到20的向量生成两个3X4矩阵的数组。按列填充。
y <- array(1:20, dim = c(3,4,2))看上去很管用。此外，如何使用单个
浏览 2提问于2021-01-18得票数 0
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NN嵌入层
、、、、
如果是这样，那么使用嵌入层的优点是什么？
在word2vec的情况下，低维表示可以用于其他任务(臭名昭著的国王/王后示例)。但是，如果您的嵌入层永远不会用于替代任务，那么它的目的是什么？
浏览 0提问于2018-05-31得票数 10
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在处理大型SciPy CSR稀疏矩阵时，我注意到将矩阵切片以从矩阵中获得单行的速度非常慢，因为它似乎是在复制。有没有办法创建一个稀疏矩阵，它引用现有的行而不是复制它，也许有比CSR矩阵更合适的实现？
我的实现需要的是元素和行的快速查找，以及向量的所有非零索引的快速查找。我永远不需要以任何方式更改矩阵或对矩阵执行其他操作。
浏览 0提问于2017-07-03得票数 1
：indxSampls = sample(range(sm.shape[0]), k)for从稀疏向量<
浏览 1提问于2012-03-24得票数 6
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我尝试使用opencv从基本矩阵确定相机运动。我目前正在使用光流来跟踪每隔一帧中的点的移动。基本矩阵是从基础矩阵和相机矩阵导出的。我的算法如下3.在两个或三个帧之后刷新点(使用goodfeaturestotrack)。再次查找<
浏览 3提问于2012-10-25得票数 2
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