关联规则挖掘是一种流行的数据挖掘方法，在R语言中为扩展包arules。然而，挖掘关联规则往往导致非常多的规则，使分析师需要通过查询所有的规则才能发现有趣的规则。通过手动筛选大量的规则集是费时费力。...在本文中，我们基于探索关联规则的R扩展包arulesViz，提出几个已知的和新颖的可视化技术。...4、基于分组矩阵的可视化 基于矩阵的可视化中只能有效处理规则数较少的可视化，因为大的规则集通常也有大量LHS/RHS(左边的集合/右边的集合)的限制。...在这里，我们引入一个新的可视化技术，通过使用聚类方法将规则分组，可提高基于矩阵的可视化。 一个直接的方法来聚类频繁项集，便是定义两个项集（Xi和Xj ）之间的距离。...这个思路是LHS和RHS统计上是相似的则被归为一类。相对于频繁项集的其他聚类结果，这种方法得出含有替代品的分组(如“黄油”和“人造黄油”)，这些通常是很少一起购买的，但因为他们有着相似的RHS。
因此，如果轻音乐或者古典中只要有一个是非频繁的，那么任意一个含有这两项的集合都可以从搜索中删除。...3 度量统计量 支持度（ ）:项集在数据中出现的频率，定义公式为： 置信度（ ）:该规则的预测能力或者准确度的度量，定义公式为： 提升度（ ）:度量一类事物相对于它的一般选择率，此时被选择的可能性有多大...5.2 数据准备 事务性数据是无法直接被利用的，为解决此问题采用了一个称为稀疏矩阵的数据结构，稀疏矩阵的每一行表示一个项集，每一列表示项集中的一个事物。...，可以使用summary()函数，从运行结果中可以看出包含3个或4个事物的项集个数居多，出现频率最高的是“五月天”和“周杰伦”。...除了可视化歌手信息，还可以可视化整个稀疏矩阵,矩阵中填充有黑色单元表示在这行中，该列被选择了。例如，第一行有5个黑色单元，表示这个项集中有5个事物。 image(singer) ?
题意 题目链接 Sol 感觉做这题只要对矩阵乘法理解的稍微一点就能做出来 对于每一行构造一个矩阵 A = a 1 0 b 列与列之间的矩阵为 B = c 1 0 d 最终答案为...$A^{n - 1}B A^{n - 1}B \dots $ 把$A^{n-1}B$看成一项进行快速幂即可 ---- maya把数据范围看漏了1e6个0。。。。。。。...好像把快速幂换成十进制快速幂就行了 /* 感觉做这题只要对矩阵乘法理解的稍微一点就能做出来 对于每一行构造一个矩阵 A = a 1 0 b 列与列之间的矩阵为 B = c 1 0 d 最终答案为...$A^{n - 1}B A^{n - 1}B$ 把$A^{n-1}B$看成一项进行快速幂即可 maya把数据范围看漏了1e6个0。。。。。。。...] += to[i], to[i] = 10 + to[i]; else break; return l; } main() { // freopen("a.in", "r"
混合线性模型，有两大重点，一是估算方差组分，二是矩阵求解。 估算方差组分有很多方法，最常用的是基于REML的方法。 矩阵求解有两种方法，直接法和间接法。...这篇文章通过R语言代码的形式，介绍给定方差组分的情况下，如何根据两种矩阵求解的方法分别计算BLUE值和BLUP值。 1. 混合模型矩阵求解 混合线性模型 ? BLUE和BLUP计算公式 ? 2....2.6 R矩阵 R = se*ide_mat R ? 2.7 V矩阵 V = Z %*% G %*% t(Z) + R V ?...MME 混合线性方程组求解 V矩阵随着数据量的增大，对其进行求解不现实，而混合线性方程组MME，只需要对A的逆矩阵，大大降低了运算量。 ? ? 5.1 等式左边计算 计算MME方差的左边矩阵 ?...5.2 等号右边计算 计算MME的右边矩阵 ? RHS=rbind(Xpy,Zpy) #RHSRHS ? 5.3 求解b值和u值 sol=solve(LHS)%*%RHS #sol ?
01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...公式formula中“~”符号将模型的响应变量（在~左侧）和解释变量（在~右侧）联系起来。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义： 可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。
最近，Twitter 的机器学习研究员 Ferenc Huszár 发表了一篇文章专门讨论泛化与 Fisher-Rao 范数之间的关系，它先分析了提出 Fisher-Rao 度量方法的论文，包括带偏置项和不带偏置项的分段线性网络的可视化...不带偏置项的修正神经网络 我认为能在这篇论文中扩展的地方，就是作者研究特定模型类型（不带偏置项的修正神经网络）的一些细节。...图 1：带偏置项的修正神经网络 左图显示函数本身。它旁边的图分别显示了该损失函数对 x_1 和 x_2 的梯度。...如果我把它绘制为一个权重矩阵的函数（即使权重矩阵很少是 2D 的，所以我不能真的把它绘制出来），在 f 中我们将观察到相同的辐射形状。 梯度结构 作者指出，这些函数满足以下公式： ?...我认为目前缺少的是解释为什么 SGD 能够找到低 F-R 范数的解决方案，或一个解决方案的 F-R 范数是如何被 SGD 的批量大小影响的（如果有的话）。
题意 题目链接 题目链接 一种做法是直接用欧拉降幂算出\(2^p \pmod{p - 1}\)然后矩阵快速幂。 但是今天学习了一下二次剩余，也可以用通项公式+二次剩余做。...int long long #define LL long long #define ull unsigned long long #define Fin(x) {freopen(#x".in","r"...; } struct MyComplex { int a, b; mutable int cn; MyComplex operator * (const MyComplex &rhs...) { return { add(fmul(a, rhs.a, mod), fmul(cn, fmul(b, rhs.b, mod), mod)),...add(fmul(a, rhs.b, mod), fmul(b, rhs.a, mod)), cn }; } }; MyComplex fp(MyComplex
矩阵 并不想扯什么高端线代的内容因为我也不会 定义 由$n \times m$个数$a_{ij}$排成的$n$行$m$列的数表称为$n$行$m$列的矩阵，简称$n \times m$矩阵。...两个矩阵能进行乘法的前提条件是：一个矩阵的行数等于另一个矩阵的列数 形式化的来说，若$A$是$i \times k$的矩阵，那么$B$必须是$k \times j$的矩阵！...众周所知，斐波那契数列的递推公式为$$f_{n} = f_{n - 1} + f_{n - 2}, f_1 = 1, f_2 = 1$$ 一般来说，这种看起来长得很萌简单，只与自身的函数值有关(可能带几个常数...首先我们把斐波那契数列写成矩阵的形式，因为$f_n$的取值与$f_{n - 1}, f_{n - 2}$这两项有关，因此我们需要同时保留这两项的值，我们不难得到一个$2 \times 1$的矩阵 $$...$f_{n}$和$f_{n - 1}$，下面的一项只需要用到$f_n$ 同时结合上面的矩阵乘法的定义，我们不难得到一个转移矩阵 $$ \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \\
题目 设动物个体效应为随机遗传效应（a），日粮、性别和畜舍为固定环境效应（b），背膘厚的遗传力为0.4，请完成以下工作： 1，建立背膘厚的线性模型 2，写出模型的一般形式和矩阵形式 3，写出混合线性模型方程组的各组分成分...4，获得的估计值具有哪些特点 5，不同日粮和性别的效应值是多少 6，个体育种值是多少，是否和表型值排序一致？...说明理由 处理思路 线性模型已经很清楚： 固定因子：日粮，性别，畜舍 随机因子：加性效应 观测值：背膘厚 矩阵形式：在R语言中构建即可 方差组分形式：因为遗传力为0.4，可以假定加性Va=2，Ve=3，...则遗传力为：2/(2+3) = 0.4 问题4，问题5，问题6需要根据结果来解答 解决方案1：R语言 构建数据： 根据公式建立混合方程组，确定固定因子矩阵Z，随机因子矩阵X，亲缘关系逆矩阵`solve...= rbind(tXY,tZY) dim(RHS) library(MASS) ab = ginv((LHS))%*%RHS ab R语言运行结果 解决方法2：asreml处理代码： for(i in
虽然 Hugging Face 开源的 candle 可以使用 CUDA backend 但是 candle 项瞄准的是大模型的相关应用。...如何在 RUST 中调用 CUDA?...）; 具体封装的代码在 matmul.cu 中如下： // 使用C语言接口声明一个矩阵乘法函数，这允许这个函数可以被其他C程序调用。...// 注意：CUBLAS_OP_T表示传递给cuBLAS的矩阵在GPU中是转置的。...硬件环境：微软 Azure 提供的带一张 Nvidia A10 显卡，36 核 CPU的云主机 (感谢微软的慷慨)。
主要是在看完许多相关的文章之后，对于Winograd这个算法背后的数学原理我还是没法完全理解，尤其是Winograd的变换矩阵究竟是如何生成的。...首先下面通过3个例子来说明多项式除法[16,17]是如何u操作的，这里引用资料[17]对多项式除法规则的定义： 首先把被除式的第一项除以除式的第一项； 然后把除式乘以上面除法得到的结果，然后写在被除式下面...3.2、Winograd F(2,3)变换矩阵推导 现在来看下具体到F(2,3)的变换矩阵是如何得到的。...然后看下如何提取出变换矩阵，首先对公式作一些改动，把除2操作移动到 的计算里面： 通过观察上面的式子就能抽取出序列 , 各自的变换矩阵 ,还有最后输出变换矩阵 ：...其实这里有一点没想明白的地方是，卷积操作中的Winograd变换公式是如何变成用在Correlation中变换公式的，直接推导的话推不出来，感觉中间还缺了一环，但是确实结论是正确的，实际推导结果也正确。
卷积结果为 ，F可理解为类别个数。 上述公式中是以row-wise进行softmax， 可理解为属于某个类别的logits， 可理解为属于所有类别的logits。...则模型的损失函数可表示为如下： 上式其实就是多分类上的cross entropy loss，中 为带标签的节点数量。注意第二项是在 上计算。...通过上面的推导分析，我们可以得到本论文图卷积的数学公式如下： 上式中 表示卷积的隐藏层个数（叠加层数，可聚合节点本身与其 的节点特征，可理解卷积感受野）， 表示第 层的隐藏层输出...论文中用到了上述四个数据集，上表中展示了每个数据集的节点数量、边的数量、类别数、特征维度、带标签节点占比。...r_mat_inv = sp.diags(r_inv) mx = r_mat_inv.dot(mx) return mx 显然上述的邻居矩阵的归一化为这种形式： ，而非 。
(a,b)这个向量扩展了两倍，则这个平行四边形的面积也扩展了两倍。这里需要注意的是，是其中的某一行，而不是所有行，这和矩阵的数量乘法是不一样的。 ? (其中A为方阵)；而正确的写法为 ?...方阵中的某一行加上一行数，则有： ? ，它其实表示的是一个向量相加，当然我们也可以直接代进公式，左边 = (a + a')d - (b + b')c = ad + a'd - bc - b'c。...在直观上理解，就是一个n维体中，有一个零向量，则这个n维体退化成了n-1维体，它的n维的体积为0 性质四：如果行列式的一行是其他行的线性组合，则行列式的值为0。 证明： ?...在不做归一化处理的高斯消元法中，将矩阵A化成一个上三角矩阵U,同时产生一个初等矩阵的逆矩阵L。...R ? 我们将任意两个向量，先相加再投影，和先投影再相加，所得到的结果一定是相同的。同一个向量乘以一个常数再投影，与先投影再乘以一个常数也是相同的。
作者 CDA 数据分析师 关联规则挖掘是数据挖掘中成果颇丰而且比较活跃的研究分支。采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤酒”的故事。...下面我们来看三个重要的公式： · 支持度（support）:support(A=>B)=P(A or B) · 置信度（confidence） confidence(A=>B)=P(B|A) · 提升度...让“机器”猜猜谁是你喜欢的歌手 这是我在概率论课上的一个案例，目的是帮助学生理解条件概率，于是让学生每人填写3个以上的华语歌手（呵呵，要是填英语歌手的话，“事物”太多，而学生有限，这样结果会不好）。...#target:“rules”或“frequent itemsets”（输出关联规则/频繁项集） #apperence:对先决条件X（lhs），关联结果Y（rhs）中具体包含哪些项进行限制，如：设置lhs...=T)] <- NA #将子集矩阵中每列元素和大于等于1的列找出来 redundant = 1which(redundant) #
接下来，我们首先在第一部分中的框架下描述这一思想，接着，在第二部分，我们描述了如何使用稀疏矩阵乘积和MIPS算法（Johnson等，2017），来有效的执行从实体集到提及的扩展以及对提及的过滤。...因此，我们可以将建模为（3）式： 此外，理解上式所表示的模型的方法是，第二项检索的事第t跳的问题所请求的正确类型的提及，第一项则基于与的同时出现对其进行了过滤。...我们将针对所有实体和提及的TFIDF项预计算为稀疏矩阵形式，并表示为: 接着，我们就可以使用将稀疏向量与稀疏矩阵相乘，从而将实体扩展为同时出现的提及。...由于它阻碍了中的实体数量在跳跃中爆炸增长，所以此操作非常重要。 我们可以将和视为带权实体的Multiset，将视为隐式选择的提及（对应于关系R）。...2、高效实现 稀疏TFIDF提及编码 为了计算公式（4）中的实体-提及扩展的稀疏矩阵，研究人员将TFIDF向量和在unigrams和bigrams上进行构造。
p=6532 如果您已经熟悉RStan，那么您需要组合的基本概念是具有相关随机斜率和异方差误差的标准多级模型。 我将R代码嵌入到演示中。 我喜欢将大多数统计方法理解为回归模型。...0.407 0.407 # 23 F1 ~~ F3 0.385 0.385 # 24 F2 ~~ F3 0.301 0.301 我们看到CFA中的因子载荷是多级的随机斜率标准偏差...并且，因子间相关矩阵匹配来自多级的随机斜率相关。...在Stan语法中，所需的数据是： data { real g_alpha; // inverse gamma real g_beta; // inverse gamma int的方式扩展模型以获得其他结果。 ---- 例如，如果要对因子进行回归，可以使用相关矩阵的后验和solve()函数来得出回归中因子的系数。
主要是在看完许多相关的文章之后，对于Winograd这个算法背后的数学原理我还是没法完全理解，尤其是Winograd的变换矩阵究竟是如何生成的。...首先下面通过3个例子来说明多项式除法[16,17]是如何u操作的，这里引用资料[17]对多项式除法规则的定义： 首先把被除式的第一项除以除式的第一项； 然后把除式乘以上面除法得到的结果，写在被除式下面；...现在来看下具体到的变换矩阵是如何得到的。...然后看下如何提取出变换矩阵，首先对公式作一些改动，把除2操作移动到 的计算里面： 通过观察上面的式子，就能抽取出序列 ， 各自的变换矩阵 ，还有最后输出变换矩阵 ： 然后就可以用以下公式计算 的系数了...其实这里有一点没想明白的地方是，卷积操作中的Winograd变换公式是如何变成用在Correlation中变换公式的，直接推导的话推不出来，感觉中间还缺了一环，但是确实结论是正确的，实际推导结果也正确。
overflowing_* 系列： const fn overflowing_add(self, rhs: Self) -> (Self, bool) 加法，正常二进制加法运算，如果存在溢出返回的元组中的...带溢出检测的减法运算。...const fn overflowing_mul(self, rhs: Self) -> (Self, bool) 带溢出检测的乘法。...const fn overflowing_div(self, rhs: Self) -> (Self, bool) 带溢出检测的除法，rhs是除数，self是被除数。当rhs为0时程序会panic。...bool) 带溢出的左移rhs位。
训练后量化比较容易理解，即将训练后的模型中的权重从float32量化到int8，并以int8的形式保存，但在实际推理时，还需要反量化为浮点数类型进行计算。...3.1.2 纯整数算术矩阵乘法 从公式(1)可以看到，每个中的实数都表示带有一对参数和的实数。...则对实数矩阵，做乘法，其结果矩阵的每个实数可以用下面的公式表示： 这个公式可以重写为： 其中： 可以看到是式子(3)中唯一不是整数的值，并且经验发现的值总是在中，所以可以将表示为下面的式子： 其中是非负整数...这个就是上面介绍的卷积层量化过程中的右移参数。 注意，这里还有一个关键点就是在预测阶段，权重矩阵的量化系数可以通过已有的参数统计出来。...3.1.3 零点的有效处理 在上面的公式(4)中因为两个矩阵都需要减去各自的零点Z值，减法运算后得到的值可能会突破int8范围，到时候就需要int16来存储，但整个运算为了控制在int8的类型下计算，论文做了下面的变换
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
