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摘要: 一.摘要 最紧邻检索:一种树基于树结构,一种是基于hash a.随机投影算法,需要产生很多哈希表,才能提高性能。 b.基于学习的哈希算法在哈希编码较短时候性能不错,但是增加编码长度并不能显著提高性能。 随机投影:实际上就是随机的,实际上需要挖掘使用数据的内部结构,结合最大熵原理。 基于密度... 阅读全文
posted @ 2015-07-03 15:55 加拿大小哥哥 阅读(3123) 评论(2) 推荐(2) 编辑
摘要: 一.极限问题的解析解 1.1 单变量函数的极限 格式1: L= limit( fun, x, x0) 格式2: L= limit( fun, x, x0, ‘left’ 或 ‘right’)>> syms x a b;>> f=x*(1+a/x)^x*sin(b/x);>> L=limit(f... 阅读全文
posted @ 2015-06-30 20:30 加拿大小哥哥 阅读(3254) 评论(3) 推荐(3) 编辑
摘要: 对于在线商店,主要关心两方面:1. 提升转化率(将不消费的用户转变为消费用户);2. 提升消费额(已经花钱的人,花更多的强)。 对比了6种方法:1. 协同过滤;2. slope one;3. 基于内容的推荐;4. 混合推荐;5. top rating(按照评分排序);6. 按照销量排序。 阅读全文
posted @ 2015-06-30 11:43 加拿大小哥哥 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 各种允许的比较关系 >, >=, > A=[1,2,3;4,5,6;7,8,0]A = 1 2 3 4 5 6 7 8 0>> find(A>=5), %大于或等于5元素的下标 ans = 3 5 ... 阅读全文
posted @ 2015-06-28 17:12 加拿大小哥哥 阅读(647) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PCA要做的事降噪和去冗余,其本质就是对角化协方差矩阵。一.预备知识 1.1 协方差分析 对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多,这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么... 阅读全文
posted @ 2015-06-27 11:47 加拿大小哥哥 阅读(10337) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: Eclipse + ADT +SDK,下载ADT Bundle全包含adt-bundle-windows-x86_64-20140702http://www.cnblogs.com/tc310/p/3938353.htmlhttp://www.cnblogs.com/tc310/p/3938353.... 阅读全文
posted @ 2015-06-23 09:44 加拿大小哥哥 阅读(472) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.生成N阶[a,b]均匀分布数组>> unifrnd(3,5,5,5)ans = 3.8651 4.6677 4.8115 4.3456 4.8560 4.0241 3.4079 3.5713 3.3737 3.5913 3.480... 阅读全文
posted @ 2015-06-22 13:45 加拿大小哥哥 阅读(19412) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1.C= min(a):返回最小值;我原来以为如果a是行向量,min(a)返回a本身,因为我记得min(a,1)是按列找最小,这是默认的。doc min发现,只要a是向量,那么返回最小值。 2.C= min(a,[],dim),dim分别取1,2和我理解的一样。 3.C= min(A,B),... 阅读全文
posted @ 2015-06-22 13:16 加拿大小哥哥 阅读(781) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.m先max(x)求出每列最大值,返回行向量,再max对行向量求出最大值,就是max(max(x))。 注意:max(x),不管x是行列向量,只要是向量,那么就返回一个值。 2.先x(:)转为按列的列向量,然后max,就是max(x(:))。 阅读全文
posted @ 2015-06-22 10:02 加拿大小哥哥 阅读(3700) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.问题描述B1[1 2 34 5 67 8 9]B2[12 13 142131 4151 1 1811 1]两个十进制矩阵,行数不一样,分别是n1和n2,列数必须一致,为nwords,输出的矩阵Dh是[n1,n2],这和求两句真的欧氏距离一样的。输出[1 1] = 1和12海明+2和13海明 + ... 阅读全文
posted @ 2015-06-21 16:06 加拿大小哥哥 阅读(2378) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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