前者从统计角度入手，分高中低三部分由浅入深地讲解如何用R来实现统计分析；后者从程序编写的角度入手，对R本身的特点进行了清晰的介绍。...本书将重点介绍实际问题和对实际数据集的全面分析。 三、科学计算： 除了统计分析外，此书独特之处在于使用R来做数值分析，如求根、最优化、数值积分，等等。令人惊喜的是，它还包括了一些常见的模拟技术。...ggplot2是R的数据可视化包，可以帮助用户轻松地创建数据图形。 六、参考手册： 有时候我们需要类似词典的案头参考手册，以方便随时查阅；又或者可以通读一遍以查漏补缺。...然后，通过医学、商业和运动等各种实例，读者将学习到如何使用这个卓越的工具来解决自己的数据分析问题。 七、高级编程： 如果你是初学者，不建议看这两本书。如果你想进阶为专家级R用户，那你需要精读它们。...《R Programming for Bioinformatics》 作者在书中检查了字符串处理和操作的不同方面，讨论了R与其他语言的接口，并描述了如何编写软件包。
但在中文领域，判断积极和消极已经有不少词典资源，如Hownet，NTUSD但用过这些词典就知道，效果实在是不咋滴（最近还发现了大连理工发布的情感词汇本体库，不过没用过，不好评价）。...有词典的时候，好办。直接去匹配看一个句子有什么词典里面的词，然后加总就可以计算出句子的情感分值。...但由于不同领域有不同的情感词，比如看上面的例子，“蓝屏”这个词一般不会出现在情感词典之中，但这个词明显表达了不满的情绪。因此需要另外根据具体领域构建针对性的情感词典。...5颗星的评论一般来说是积极的，1到2颗星的评论一般是消极的，这样就可以不用人工标注，直接进行训练。但主客观就不行了，一般主客观还是需要人来判断。...作为句子和篇章级的应用问题，感觉中英文处理不会有本质的区别，不如好好阅读这个领域的两本经典文献，然后再考虑具体的研究问题： 1.
笛卡尔坐标系 二维笛卡尔坐标系 二维笛卡尔坐标系： 原点 x轴、y轴（基矢量） x轴、y轴朝向并非固定，如：OpenGL和DirectX使用了不同的二维笛卡尔坐标系。...三维笛卡尔坐标系 三维笛卡尔坐标系： 原点 x轴、y轴、z轴（基矢量） 标准基矢量：互相垂直，且长度为1的基矢量。 正交基：互相垂直，但长度不为1的基矢量。...为区分点和矢量，在变量书写上，标量用小写字母表示，如：a, b, x, y, z等；矢量用小写的粗体字母表示，如：a, b, u, v等。...矢量的减法类似： 在图形学中，矢量通常用于描述位置偏移（简称位移）。我们可以利用矢量的加法和减法来计算一点相对于另一点的位移。 矢量的模 矢量的模是一个标量，可以理解为矢量在空间中的长度。...性质三： 一个矢量与自身点积的结果是该矢量模的平方 v·v = vxvx + vyvy + vzvz = |v|2 可以用矢量点积的形式来求矢量的模，Shader中常用模的平方来直接做比较或运算，
基本概念 基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。...在基于内容的过滤算法中，会假设每个物品都有足够的描述信息可作为特征向量（y）（比如标题、年代、描述），而这些特征向量会被用来创建用户偏好模型。常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。...在本例中，第一本书与其他三本书都很类似，都有两个共同的词汇（推荐和系统）。标题越短，两本书的相似程度就越高，这也在情理之中，因为这样一来，不相同的词汇也就越少。...鉴于完全没有共同词汇，第一本书与其他书籍中的两本完全没有类似的地方。 ? 如图四，第一本书与其他书籍间的相似性在单个维度中，通过两本书之间的余弦相似度就能绘制出来。...的每个分量都是0/1取值的话（如item为文章， ? 的第K个分量为1表示词典中第K个词在item j中，为0表示第k个词不在item j中），那么还有一种很有意思的启发式更新 ?
如下： （图片来自：https://www.merriam-webster.com/dictionary/stack） 英译英的词典上尝试找到英语语种环境下的本源的含义（避免中文翻译过程中对于意思的曲解给中文群体的人带来的困惑...当我中文博客的解释还不能完全说服自己的时候，我又去找了两本数据结构的书和一个《Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer’s Manual》...： 因为在操作系统中根据全局描述符表（GDT）和局部描述附表（LDT），通过对数据段、代码段和内存段这种不同类型的段，也就是segments来进行操作和虚拟地址空间的分配。...紧接着，再去找两本英文原版的数据结构上去看一看，stack究竟是不是数据结构中的栈。 第一本是《DATA STURCTURES and ALGORITHMS in C++》的第4版。...在数据结构中强调的是数据的排列方式对于存取等操作的效率的影响。 上面的内容整体描述的内容只是堆栈的概念层面的说明，也就是说通过堆栈和栈的描述，以及而这的对照对比，明确说明了，堆栈“是什么”的问题。
是需要创新的！今天我就教你如何用数学表白。 ◆ ◆ ◆ 小故事 笛卡尔，１７世纪时出生于法国，他对于后人的贡献相当大，他是第一个创造发明坐标的人，可惜一生穷困潦倒。一直到５２岁，仍然默默无名。...笛卡尔就成了她的数学老师，将一生的研究倾囊相授给克丽丝汀。 而克丽丝汀的数学也日益进步，直角坐标当时也只有笛卡尔这对师生才懂。 后来，他们之间有了不一样的情愫，发生了喧腾一时的师生恋。...笛卡尔不断地写信到瑞典给克丽丝汀，但却被国王给拦截没收。 所以克丽丝汀一直没收到笛卡尔的信……在笛卡尔快要死去的时候，他寄出了第13封信，当他寄出去没多久后...就气绝身亡了。...这封信的内容只有短短的一行…… r=a(1－sinθ) 国王拦截到这封信之后，拆开看，发现并不是一如往常的情话。...国王当然看不懂这个数学式，于是找来城里所有科学家来研究，但都没有人能够解开到底是什么意思。 国王心想……反正笛卡尔快要死了，而且公主被软禁时郁闷不乐的，所以，就把信交给克丽丝汀。
这两本是机器学习和深度学习的入门经典。...基于均方误差最小化进行模型求解的方法称为“最小二乘法”（least square method）。在线性回归中，最小二乘法就是输入找到一条直线，使所有样本到直线上的欧式距离之和最小。...然后，领上面的式子为零，从而求得w和b的最优解， ? ? 更一般的情况是数据集D，样本由d个属性描述。此时我们试图学得， ?...类似的，可利用最小二乘法来对w和b进行估计。为了便于讨论，我们把w和b吸入向量形式， ?...根据凸优化理论，经典的数值优化算法如梯度下降法（gradient descent method）、牛顿法（Newton method）都可以求得最优解。
在这种方法中，词典中的每个单词都被评定为是正面，负面还是中性，并且根据情绪的正面，负面或中性来计算得分。...Vader词典没有金融词典，所以我们用Loughran-McDonald Financial Sentiment Word Lists的金融词典更新了它[6,7]。...股票价格预测 如前面所述，考虑到我们在前面部分中描述的限制，我们有大约300个股票可供使用。...我们学习了如何通过利用相关性，协方差，夏普比率和波动率等概念来构建投资组合。诸如colormap和相关矩阵之类的相关可视化对于确认获得的结果非常有用。...我们可以评估行业标准技术，如“全局最小方差投资组合（GMV）”和“反向波动率投资组合IVP”[8]，并比较特定时间窗口下组合的实际效果。 最后，投资组合再平衡是投资公司的标准做法。
上一篇文章提到了词向量的相关知识，可如何用计算机对一篇文章或者一些句子进行分词，从而让计算机更好理解句子呢？...分词的概念 简单来说就是把词进行分开，分词的难点： 1.如何避免歧义，如：“白开水不如果汁甜”。如何让机器避免将“如果”分到一起。...分词方法分类 基于词典的分词算法 基于词典的分词算法又称为机械分词算法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的机器词典”中的词条进行匹配 , 若在词典中找到某个字符串, 则匹配成功,认为这个字串是词并将之切分出来...下面就介绍一下最大随机场和隐马可夫模型在中文分词中的应用 CRF 原理 用一句话来解释就是“有序列的分类”。..., '态势', '、', '走势', '都', '十分关心'] HMM分词 HMM是关于时序的概率模型，描述一个含有未知参数的马尔可夫链所生成的不 可观测的状态随机序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程
描述一个事物的状态需要在一个选好的坐标系（什么样的向量空间）中进行，所以矩阵所包含的信息从来都是成对出现（坐标值和坐标系）。而基就是坐标系的信息，可以将其拆分出来。...比如我们想把[-1,2]移动到[5,2]，可以执行如下运算： 上图中左边的这个变量，就是一个矩阵，所以矩阵是线性空间中运动（变换）的描述。 换言之，矩阵的乘法，本质是一种运动。...矩阵乘法的计算规则，从而得到证明。...在笛卡尔2D坐标系中, 我们用 (x, y) 表示笛卡尔空间中的一个 2D 点，而处于无限远处的点 (∞,∞) 在笛卡尔空间里是没有意义的。...一般来说,方阵可以描述任意的线性变换.,也就说,在几何当中,我们用矩阵表示几何体的空间变换.比如我们在程序中常用的平移、旋转、缩放等等.
的视角来更真实的记录一下这个工作的诞生过程，具体对方法的描述，以及CAN的精简思路，大家看论文会体验更好一些。 过去几年，我们团队一直在兴趣建模方面投入了非常多的精力，也产出了一些工作。...不过第三次冲锋，和之前一些同事的尝试到是找到了一个比较有意思的实事：CTR预估建模问题里，把待预估的商品信息（如item id）和用户历史行为序列信息（如item id sequence）做笛卡尔积，形成一个新的...05 为何笛卡尔积有效 当时细想一下，笛卡尔积有效并不神奇，同时一定能找到参数量更少的模型方案来替代笛卡尔积这种hard的id组合方式。...下面我们来推演一下在笛卡尔积有效的情况下，我们有没有机会找到参数量更少的模型方案来替代笛卡尔积这种hard的id组合方式。...这时候可以借如attention的思路来建模co-action并保持不同组合co-action学习的部分独立性。
问题描述 矩阵相信大家都知道，是线性代数中的知识，就是一系列数集。...顾名思义，数字组成的矩形，例如： [1 2 3 4 5 67 8 9 1011 ] 现在，我们需要用python编程来实现矩阵的乘法。...解决方案 1.矩阵乘法原理 要做矩阵的乘法，首先得搞清楚几点关于矩阵乘法的知识。 只有一个矩阵的列数等于另一个矩阵的行数时，这两个矩阵才能相乘。...矩阵乘法的原理是，一个矩阵的每一行分别与另一个矩阵的每一列的每一个数一一对应相乘再相加，得到的数字就是结果矩阵的中的一个数。 结果矩阵的形状是一个矩阵的行数和另一个矩阵的列数。...如A2*3 * B3*4 =C2*4.总结出来就是：‘中间相等，取两头’。 2.python实现矩阵乘法 知道了矩阵乘法的原理后，再一起来看看如何用python编写出程序吧。
类似的，可以把观点看做是对描述词的抽象和归类，如「好看」归为「正面」。 任务类型 当前研究中一般都不考虑情感分析五要素中的观点持有者和时间，故后文中的讨论都不考虑这两个因素。...词级别情感分析，即情感词典构建，研究的是如何给词赋予情感信息，如「生日」对应的情感标签是「正面」。...离散表示法如情感分析领域常用的 {正面，负面，中性} 的表示方法，或者如表 图 8 离散情感模型，引用自 「1」 用离散表示法表示的情感词典如： 高兴-正面，生日-正面，车祸-负面，...图 15 是当前在汽车领域结果，其中 Attribute Hit Rate 是属性的命中率，即预测出的属性占评论中实际出现的比率。...因为我们的模型可以输出每个属性标签的置信度，所以可以基于置信度过滤来调节模型最终的输出标签，图中是个曲线。
复数是形式的表达式， 其中是实数部分，是虚数部分。虚数的定义为。 4. 点与叉 点·和叉×符号根据上下文的不同有不同的用法，下面我们分开讨论： 标量乘法: 两个符号都可以表示简单的标量之间的乘法。...ℚ有理数集合（rational numbers）是可以被表示为分数，或比率（类似⅗）的实数。有理数不能以0作分母。这意味着所有的整数都是有理数，因为可以看成分母为1。...ℂ复数是实数与虚数的组合，被视为2D平面上的一个坐标。 11. 撇号（prime） 撇号 (′) 通常用在变量名上，用来描述某物很类似，而不用另起个名来描述它。...也可以描述经过一些变换后的“下一个值”。 对于一个函数，撇号通常描述为函数的导函数（derivative）。...例如，只有在A为false的时候，¬A为true。 15. 区间 有时函数会处理被一些值限定范围的实数，这样的约束可以用区间（interval）来表示。
测绘的难点之一是，“瓦良格”号是滑跃起飞航母，它的甲板并非一个平面，而是在前端有一个上翘的曲面，给舰载机一个起飞的助力。如何用数学方程描述这一曲面呢？...其核心算法是： 先计算出所有的点的x，y坐标的均值： 然后可以得到方程 y=ax+b的系数a和b： 我们使用AI领域的术语来描述这一算法： 10个点为样本；描述直线的一次方程为模型；一次方程中的参数...小H注意到，这个算法的时间复杂度为O(n)，也就是与点的数量成正比，在有n个点的情况下，需要计算2n次平均数，2n次乘法/加法组合运算（实际上，平均数运算也可以视为乘法与加法组合的运算） 乘法与加法的组合运算...如： A=[A1, A2, A3, ..., An]; B=[B1, B2, B3, ... , Bn]； 那么，A · B = A1B1 + A2B2 + A3B3 + ... + AnBn。...实际上，卷积运算几乎是所有AI算法的核心，而它是一种简单重复的运算，让灵活的CPU来执行实际上是一种浪费。有没有更合适的方法来加速加速卷积运算呢？
码（Key）： 候选码（Candidate key）：若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组，而其子集不能，则称该属性组为候选码（如学号，身份证号）。 在最简单的情况下，候选码只包含一个属性。...关系模式是对关系的描述： 元组集合的结构（属性构成、属性来自的域 、属性与域之间的映象关系），完整性约束条件，元组语义。...关系数据库的型与值 关系数据库也有型和值之分，关系数据库的型称为关系数据库模式，是对关系数据库的描述（若干域的定义，在这些域上定义的若干关系模式） 关系数据库的值是这些关系模式在某一时刻对应的关系的集合...关系间的引用 在关系模型中实体及实体间的联系都是用关系来描述的，因此可能存在着关系与关系间的引用。 2．外码（Foreign Key） 设F是基本关系R的一个或一组属性，但不是关系R的码。...，那么我们可以使用选择，条件设置成第2列和第7列相等（保证同一个人），第3列和第8列不同（保证借的书至少有两本不同），最后再投影出所需的属性即可。
如之前的文章所介绍，时间序列可以分为平稳序列，即存在某种周期，季节性及趋势的方差和均值不随时间而变化的序列，和非平稳序列。如何对各种场景的时序数据做准确地预测，是一个非常值得研究的问题。...各个成分都用绝对量表示，并且具有相同的量纲。 // 乘法模型 乘法模型的形式如下： ?...，我们希望分析这组多元时间序列来预测 ? 。...计算过程： 数值缩放：将笛卡尔坐标系下的时间序列缩放到[0,1]或[-1,1]区间 极坐标转换：使用坐标变换公式，将笛卡尔坐标系序列转化为极坐标系时间序列 角度和/差的三角函数变换：若使用两角和的cos...传统方法如周期因子、线性回归、ARMA等的预测结果表现为，预测趋势大致正确，但对波动预测不理想，体现在波动的幅度差异、相位偏移。
twoWord = params[0].split("@", 2); ... } 然后，使用一个TreeMap> map来保存解析的每一行二元核心词典条目.../** * 描述了词在pair中的范围，具体说来 * 给定一个词idA，从pair[start[idA]]开始的start[idA + 1] - start[idA]描述了一些接续的频次...下面来具体举例，start数组中前37个词的值如下： 图2.png 其中start[32]=0，start[33]=0，相应的 一元核心词典中的词为 （ ）。即，一个左括号、一个右括号。...在核心二元词典文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中，我们知道 '一 一@向' 的词共现频率为2，但是：如何用程序快速地实现查找呢？...若先定位出 所有以 idA 为前缀的共现词：idA@xx1，idA@xx2，idA@xx3……，然后再从从这些 以idA为前缀的共现词中进行二分查找，来查找 idA@idB，这样查找的效率就快了许多。
【Oracle分页就是这个原理】 ---- 值得注意的是多表查询的数学基础是笛卡尔积，也就是说：如果两张实体表进行连接，那么它会构成一张笛卡尔积表…也就是说：最终就只有一张笛卡尔积表 ?...这里写图片描述 连接 在多表查询的时候，我们由于会产生笛卡尔积，于是在笛卡尔积表中会存在很多无关的数据…为了剔除这些数据，我们将用到where字句将笛卡尔积表筛选成有用的数据表 一般地，我们有几种连接：...这里写图片描述 ? 这里写图片描述 那现在问题来了，在Oracle中有的功能我们可以使用多表查询来完成，有的时候我们又可以使用子查询来完成，那么我们一般选择哪一个呢？？？？...只能使用的是来获取数据。。。...，从(currentPage-1)lineSize开始取数据 ---- 小面试题 笔试题：有【1000亿】条会员记录，如何用最高效的方式将薪水字段清零，其它字段内容不变？
然而，从上面这段的描述也能看出，要满足这个条件，是很难得的。这需要训练语料非常丰富，且模型足够大（可以有额外容量来内置一个隐含的分词模型），才有可能获得比“分词器+词级模型“更好的表现。...通常可对两种方法得到的词汇数目进行比较，根据数目的相同与否采取相应的措施，以此来降低歧义句的分词错误率. 2 基于统计 2.1 基于语言模型 基于词典的方法虽然简单，但是明显能看出来太！不！...这样乘法链中的每个乘子都可以在已经完成人工标注的分词语料中计算得到啦。当然了，在实际计算中可能还会引入一些平滑技巧，来弥补分词语料规模有限导致的估计误差，这里就不展开讲啦。...时，都可以看做是一次考虑上下文依赖关系的分类。 CRF通过定义条件概率P(Y∣X) 来描述模型。 ?...显然这个特征一旦取值为1，则是一个很强的特征来指示‘瑶’这个字的位置的预测标签为‘E’。 与HMM一样，训练CRF中的参数依然是通过万能的极大似然估计，具体算法形式如梯度下降法、IIS、拟牛顿法等。
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