我的输入u，d和r的箭图列表和标签向量 - 腾讯云开发者社区

前言： matplotlib是python最常用的绘图库，能帮你画出美丽的各种图导入包含了中文显示，屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...image.png 刻度、标题、标签和图例!...(212) #在子图上画图 ax1.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'r-') ax2.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'b-'...fig.subplots_adjust(wspace=0.2,hspace=0.3) fig.suptitle("text",fontsize=20)#设置标题和格式 #保存 # plt.savefig...image.png 后记：线图先到这，还有柱状图，散点图，3d图等待续…… 你可能感冒的文章：我的机器学习numpy篇我的机器学习pandas篇我的机器学习微积分篇

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图神经网络模型总结

DeepWalk： DeepWalk 是基于 word2vec 词向量提出来的。word2vec 在训练词向量时，将语料作为输入数据，而图嵌入输入的是整张图，两者看似没有任何关联。...在GN framework下，一个图可以被定义为一个三元组G=(u,V,E),u是图的全局表示，V={Vi},i=1:N^v代表图中N^v节点的集合，Vi表示节点i，E={(e_k,r_k,s_k)},...image.png 一个GN block的计算可以被描述为如下几步： $$\Phi^e$$更新每一条边，输入参数为边表示$$e_k$$，接收和发送节点的表示$$v_r_k$$和$$v_s_k$$以及全局表示...二、图神经网络用语节点分类 GNN的一个引用就是在节点分类上面，本质上图中的每一个节点都与一个标签相关联，然后通过一标记的标签来预测为标记的标签。...image.png 4.图卷积的通式任何一个图卷积层都可以写成这样一个非线性函数： H^{l+1}=f(H^l,A) H^0=X为第一层的输入，X∈R^{N*D},N为图节点个数，D为每个节点特征向量的维度

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KDD22 | 自监督超图Transformer构建推荐系统

方法 image.png 2.1 局部图结构学习首先，将用户和商品嵌入到 d 维潜在空间中，以编码他们的交互模式。...对于用户 u_i 和商品 v_j ，分别生成embedding向量 e_i,e_j \in \mathbb{R}^d 。...聚合所有用户和商品embedding构成相应的矩阵 E^{(u)} \in \mathbb{R}^{I \times d} ， E^{(v)} \in \mathbb{R}^{J \times d} 。...{A}_{i, j} /\left(\mathbf{D}_{i}^{(u) 1 / 2} \mathbf{D}_{j}^{(v) 1 / 2}\right) ，D分别为用户和商品的度矩阵。...{e}_j 作为输入进行基于超图的信息传播和超图结构学习。

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使用图进行特征提取：最有用的图特征机器学习模型介绍

DeepWalk DeepWalk以一个图形作为输入，并在R维度中创建节点的输出表示。看看R中的“映射”是如何将不同的簇分开的。...它是一种基于学习的方法，将一个图作为输入，并学习节点[4]的表示和输出。它将语言建模中使用的技术重新应用到图形领域。...G和G '是我们可以比较的不同的图。f_G和f_G '是向量，其中第i个元素对应于某个graphlet_i[5]的出现频率。...基于路径的内核基于路径的核通过在图的标记节点和边缘上应用随机漫步或最短路径来创建特征向量[7,8]。...分子项计算这些节点之间的共同邻居。分母项(d_u + d_v)/2是节点度数的平均值。

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...1 几个概念：向量，向量化，标量，元素，组件，标签，原子向量，递归向量以下叙述参考书籍加自己理解，有叙述不妥的留言向量vector和标量个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型...为什么叫原子型(atomic):向量的元素已经是最小的，不可再分的。列表型，又叫递归型，因为是列表中可以继续包括列表。列表中的“元素”就是列表的各组件，其名称叫标签（tag）。...3.3向量化的ifelse函数 ifelse(b,u,v) b是布尔值向量，u和v是向量。返回向量。...> affils <- c('R','D','D','R','U','D') > tapply(ages, affils, mean) D R U 41 31 21 第二个例子 > d <-

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【论文笔记】2020-ACL-Neural Dialogue State Tracking with Temporally Expressive Networks

在状态聚合中，我们引入了因子图来建模状态依赖关系。然后利用信念传播来减轻误差传播。它允许 Y_t 和 X_t 的软标签保持被建模。接下来，将详细解释每个模块。...,bar{w}n) := bar{w}{<n}i 步获得一个隐藏向量 d_i，然后利用注意力机制对所有隐藏状态向量进行加权组合，构造输出向量 o。...作者坚持要保持 Y_t 和 X_t 的软标签结果，以便在建模中保持状态聚合的不确定性。因此，作者提出了一个基于因子图的状态聚合器，并使用信念传播来处理这些不确定性。...对于每个 token，输入是输入 Xt 和段 id 嵌入的和。对于段 id，我们对属于 B{t−1} 的标记使用 0，对属于 D_t的标记使用 1。 ...编码器的输出表示为 O_t∈R^{|Xt|×d}，且 h^{[CLS]}_t、h^{[SLOT]^j}_t∈R^d分别为对应于 [CLS] 和 [SLOT]_j的输出。

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拆解式解读如何用飞桨复现胶囊神经网络（Capsule Network）

下面将详剖析这4个步骤的实现原理： ? 1. 输入向量的矩阵乘法胶囊接收的输入向量（上图中的U1、U2和U3）来自下层的3个胶囊。这些向量的长度分别编码下层胶囊检测出的相应特征的概率。 2....对于每个低层胶囊i而言，其权重定义了传给每个高层胶囊j的输出的概率分布。 3. 加权输入向量之和这一步表示输入的组合，和通常的人工神经网络类似，只是它是向量的和而不是标量的和。 4....这是动态路由算法的精髓。 ? ▲ 囊间动态路由算法伪代码伪代码的第一行指明了算法的输入：低层输入向量经过矩阵乘法得到的û，以及路由迭代次数r。最后一行指明了算法的输出，高层胶囊的向量Vj。...，该向量由9个零和1个一（正确标签）组成。...将获取的特征图向量化输入10个胶囊，这10个胶囊输出向量的长度就是各个类别的概率。

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PaperReading-使用Dropout解决推荐系统冷启动问题

模型框架 & 训练方法前面讲过，我们是使和来训练模型，R如何输入呢？...直接的想法就是把R的每一行每一列作为Users和Items的preference向量输入，但是由于Users和Items数量太大了，难以训练。这个时候，之前的LFM就派上用场了。...我们先把R分解成两个小矩阵U和V，我们可以认为，U和V相乘可以基本重构R，涵盖了R的绝大部分信息。所以，在preference方面，我们使用U和V来代替R作为模型的输入。 ? 框架图如下： ?...U和V都是有比较丰富的preference信息的向量，在实际推荐中，如果preference信息比较丰富，那么我们只利用这些信息就可以得到很好的推荐效果。...对于这30个pair，我们轮流使用dropout和transform来处理后输入DNN，其余的70个则直接输入DNN。接下来看看实验。

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OWOD：开放世界目标检测，更贴近现实的检测场景 | CVPR 2021 Oral

图片图2为ORE的高层抽象，以两阶段检测器Faster R-CNN作为基础检测器。...对于每个已知类$i \in \mathcal{K}^t$，维护一个原型向量$p_i$，假设$f_c\in \mathbb{R}^d$为类别$c$的中间层特征，对应图2的ROI Head中的蓝色2048维特征...(EBM)，能够学习输入特征与标签之间的匹配程度，用来识别未知目标。...给定特征$f \in F$与标签$l\in L$，学习一个能量函数$E(F,L)$，能够通过$E(f):\mathbb{R}^d\to\mathbb{R}$得到一个能用于描述特征与标签之间的匹配程度的标量...，$P{\mathcal{K}\cup \mathcal{U}}$为在已知类别和未知类别的验证集上的准确率，上述的准确率都是在0.8召回率下对应的值。

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CIKM22 | 序列推荐中的双重倾向性估计缓解数据有偏问题

根据该图，基于同一组用户反馈数据，分别从商品和用户的视图估计两个互补倾向得分。最后，设计了两个Transformer来进行最终的偏好预测。 2....RS将观察到的点击c作为学习模型的标签，这不可避免地受到曝光或选择偏差的影响，如图3（b）所示。...的最大值，公式如下，其中 y(i^{l(u,t)})\in \mathbb{R}^d 是GRU最后一层的输出。...一个转换序列 h_u^{ < t} 和目标商品i为相应的向量，另一个将序列 h_i^{ < t} 和目标用户u转换成相应的表征向量。预测层连接向量并使用MLP进行预测。...3.3.1 Transformer层输入元组(u,i,t) 的表征可以表示为商品id的embedding和用户历史序列embedding的拼接： e^{iv}(u,i,t)=[e(h_u^{ < t}

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R语言基础教程——第3章：数据结构——列表

列表列表（List）是R中最复杂的数据类型，一般来说，列表是数据对象的有序集合，但是，列表的各个元素（item）的数据类型可以不同，每个元素的长度可以不同，是R中最灵活的数据类型。...列表项可以是列表类型，因此，列表被认为是递归变量，与之相对，向量，数组，矩阵，数据框被认为是原子变量。...names和ID叫标签。...如果列表定义了标签，可以用names()函数获取。...> names(students)[1] "names" "country"> 可以用unlist()函数获取值，unlist()返回值就是一个向量，向量名来自标签。

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【NLP】doc2vec原理及实践

在介绍doc2vec原理之前，先简单回顾下word2vec的原理 word2vec基本原理熟悉word2vec的同学都知道，下图是学习词向量表达最经典的一幅图。...总结doc2vec的过程, 主要有两步：训练模型，在已知的训练数据中得到词向量W, softmax的参数U和b,以及段落向量/句向量D 推断过程（inference stage），对于新的段落，得到其向量表达...标签”，标签和每个句子是一一对应的 count = 0 with open('...../data/titles/ko.video.corpus','r') as f: for line in f: title = unicode(line, 'utf-8') # 切词，返回的结果是列表类型...('0','1')) # 输出标签为‘10’句子的向量 print(model.docvecs['10']) # 也可以推断一个句向量(未出现在语料中) words = u"여기 나오는

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【R的极客理想系列文章】RHadoop培训之 R基础课

这包括一个和M 列空间一致的正交列U 的矩阵，一个和M 行空间一致的正交列V 的矩阵，以及一个正元素D 的对角矩阵，如M = U %*% D %*% t(V)。D 实际上以对角元素向量的形式返回。...svd(M) 的结果是由d, u 和v构成的一个列表。如果M 是一个方阵，就不难看出 absdetM <- prod(svd(M)$d) 计算M 行列式的绝对值。...读数据大的数据对象常常是从外部文件中读入，而不是在R 对话时用键盘输入的。 read.table()函数为了可以直接读取整个数据框，外部文件常常要求有特定的格式。...plot(object) 产生四个图，显式残差，拟合值和一些诊断图。 predict(object, newdata=data:frame) 提供的数据框必须有同原始变量一样标签的变量。...绘图命令可以分成了三个基本的类：高级绘图命令: 在图形设备上产生一个新的图区，它可能包括坐标轴，标签，标题等等。低级画图命令: 会在一个已经存在的图上加上更多的图形元素，如额外的点，线和标签。

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决策树之理解ID3算法和C4.5算法

self.classifier = Bayes() def train(self, neg_docs, pos_docs): data = [] # 合并特征向量和分类标签...即D1=5,D2=5,D3=5D1=5,D2=5,D3=5D_1 = 5,D_2 = 5,D_3=5.而di1和di2di1和di2d_{i1}和d_{i2}分别表示在某个给定的一维标签下，如青年样本中可以贷款的个数和不能贷款的个数...由图可以看出，银行在信贷决策上，只要判断有无房子和有无工作就能使得数据样本不确定度降至最低，而其他的冗余特征就可以不去考虑了。...还是一个标签？可视化时，我们标注的是特征属性的标签，如有没有房子的结点上衍生出去的两条边分别表示是和否，什么意思呢？...当然连续型的特征标签还带了另外一个问题，在对测试样本数据进行预测时，如果输入的特征属性中，没有该标签，如输入薪资水平20000元，那么决策树该怎么预测呢？

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A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications-阅读笔记

，一般语义空间都是一个向量空间，而类别都已其对应的向量集合。...Label-embedding spaces embedding of class labels 类别标签都是由词语或者短语组成，因此可以通过word embedding方法将其转化为相应的向量空间...Text-embedding spaces embedding the text descriptions for each class 类别的描述文本作为模型输入，输出向量作为类别的向量表达。...将属于某个类别的图片，输入到预训练的模型（例如GoogLeNet）,输出向量作为类别表征向量。 learned semantic spaces总结：优势：1）减少人力。2）能捕捉人容易忽略的信息。...Directions 输入数据的特性研究基于传感器的活动识别，可以利用数据的时序特性；目标分类可以利用part信息；视频相关问题，可以利用多模态信息训练数据的选择异构训练数据和测试数据：

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论文阅读01——《图卷积神经网络综述》

信号x的傅里叶逆变换为 x=Ux 利用图上傅里叶变换和逆变换我们可以基于卷积定理实现图卷积算子x_G\ast y=U((U^Tx)\odot(U^Ty))其中\odot指哈达玛乘法，表示两个向量的对应元素相乘...,q 其中p,q分别是输入特征和输出特征的维度，X_i^m\in R^n表示图上节点在第m层的第i个输入特征，F_{i,j}^m表示谱空间下卷积核，h表示非线性激活函数，在谱卷积神经网络中，这样一层结构将特征从...通过这簇权重函数，混合卷积网络为每个节点获得相同尺寸的向量表示：D_j(x)f=\sum\limits_{y\in N(x)}\omega_j(u(x,y))f(y),j=1,...,J 。...x_u}{\sqrt{d_u}}-\tfrac{x_v}{\sqrt{d_v}}\big)^2 \lambda_i=u_i^TLu_i 图池化操作池化算子一方面能减少学习的参数，另一方面能反映输入数据的层次结构...关系图神经网络(R-GCNs) 关系图神经网络根据连边的方向、边上的标签类型将原来的网络拆分成不同的子网络，在每个子图上独立地进行邻居特征的聚合，每一层在聚合操作结束后，将节点在不同子图上得到的结果相加

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《推荐系统实践》：如何利用用户标签数据?

在下面的各节中，我们将利用Delicious的数据集，讨论如何利用用户标签数据进行个性化推荐的各种算法。实验设置 ---- 我们将Delicious的数据集按照9：1随机分成训练集R和测试集T。...在分完数据集后，我们将通过学习训练集中的用户标签数据，来预测测试集上用户会给什么物品打标签。对于用户u，令R(u)是给用户u的长度为N的推荐列表，里面包含着我们认为用户会打标签的物品。...在本章中，我们用物品的标签向量的余弦相似度来度量物品之间的相似度。...对于每个物品i，item_tags[i]存储了物品i的标签向量，其中item_tags[i][b]是物品i上标签b被打的次数，那么物品i和j的余弦相似度可以通过如下的程序计算： def CosineSim...图10 一个简单的用户-物品-标签图的例子通过用户标签行为构造出图之后，为用户u推荐物品的问题就转化为计算图上所有物品节点相对于用户节点v(u)的相关度排名的问题。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输入，可实现分支、循环，用户可自定义功能...R使用与C语言风格基本相同的转义符, 所以输入\\打印的也是\\, 输入\" 打印引号", \n: 换行, \t: tab, \b: 回格。...强制转换为向量：as.vector()，或者直接c(). 解线性方程和求矩阵的逆，奇异值分解与行列式见；六列表和数据帧 6.1 列表列表是由称作组件的有序对象集合构成的对象。...边缘会减少一半，不过这在多图共用一页的时候可能还不够。 D 多图环境 R允许在一页上创建一个n?m的图的阵列。每个图由自己的边缘，图的阵列还有一个可选的外部边缘，如下图所示。...返回设备的序号和标签。 dev.off(k) 终止图形列表位置k的那个图形设备。

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数据科学家目标检测实例分割指南

Fast R-CNN 网络将整个图像和一组目标建议框作为输入。网络首先使用多个卷积和最大池图层处理整个图像，以生成 conv 特征图。...第三，修改网络以获取两个数据输入：图像列表和这些图像中的 RoI 列表。如果你不了解上面的意思，别担心。这显然有点令人困惑，所以让我们来分解一下。但是，我们需要先看到VGG16架构。 ?...由于候选框大小不一样，得到的特征图大小也不一样，但是全连接层要求输入的向量大小是固定的，如何把全连接层前面的特征图变成相同大小的特征图呢？这时就要用到ROI Pooling。...训练Fast-RCNN Fast-RCNN的输入是什么呢？和R-CNN非常类似，我们需要准备一张图片、区域候选框（由RPN策略获得）以及类别相关的标定值（类别标签、标定框）。...每一个训练ROI都有一个类别标签u和真实标定边界框v，我们对每一个标定的ROI使用多任务损失函数L进行分类和边界框的联合训练。 ?

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任务式对话中的自然语言理解

输入句子经过神经网络，得到表征句子的向量序列，可以将这个向量序列输入分类层进行槽标签预测，同时可以对向量序列进行pooling操作，得到表征意图的向量，再输入分类层进行意图预测。...假设w0, w1, w2,…, wn-1是句子的输入序列，y1, y2,…, yn-1是要预测的标签序列，而最后一个输入wn为"EOS" ( 结束符 )，对应的输出是"d_i"，即意图和领域相结合的标签...图7 领域分类、意图分类和槽抽取的联合模型，将领域和意图作为预测序列的一部分联合模型还有一些变体，认为intent向量 ( intent向量指表征句子意图的向量，是意图分类层的输入 ) 和slot向量...Chen Y N, Hakkani-Tür D, Tür G, et al....Hakkani-Tür D, Tür G, Celikyilmaz A, et al.

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我的机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色，标记，线型刻度、标题、标签和图例!创建子图

图神经网络模型总结

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

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