向量

MATLAB提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为max和min，两个函数的调用格式和操作过程类似。 matlab，编写函数[y，p]=min1(x)，找出向量x中的最小值及它所在的位置。(不得使 用MATLAB的min函数，最小值所在的位置可能不止一个

4月16日，武汉大学洪桂祥教授下午在腾讯会议室，举行了以“Some progresses on noncommutative ergodic theory”为题的学术报告，报告内容主要围绕非交换遍历理论的由来和目前的研究展开。该报告为“理学之美”青年论坛第235讲，由数理学院副院长陈艳萍教授主持。 洪桂祥：武汉大学数学与统计学院教授，青年国家级人才项目入选者

在神经网络最后的输出层，通常会使用激活函数将最后一层神经元得到的数据再进行计算，最终得到一个输出的结果，这里称该函数为激活函数，比对输出表达式为，当最后一层输出元得到的数据大于0，则输出1，小于0则输出0，这种称为阶跃函数，常见的激活函数有阶跃函数，sigmoid，ReLU，tanh函数 函数比较简单，但是通常情况下，我们输入的数一般不会只是简单的一个数，一般是一个向量，将上面的函数使用numpy模块进行一下改造。 y=x>0 利用numpy的广播功能，将numpy数组依次和0进行对比，当大于0的时候返回True，否则返回False再将True和False转换为int的0和1 阶跃函数在行为上表现的过于激进，更多的情况下我们希望在神经网络中得到一种更为平滑的输出，由其在分类问题中，比如我们一共可能有5种输出结果，我们希望在最后的激活函数中得到这5种结果的概率，取概率最大的那种可能结果，这时我们就不希望用到上面这种过于激进的函数，我们可以使用sigmoid函数。 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议

R数据框是一种非常常见的数据结构，通常由多个列和行组成。在数据分析和数据科学中，经常需要对数据框进行修改和处理，其中一项重要的任务就是修改列名。 在R中，可以使用colnames函数来英国电话号码列表修改列名

机器学习相关的论文非常多，有综述性的论文，有算法研究类的论文，有算法解决实际问题的论文等。研究和应用机器学习，阅读一些论文，是必要的事情。 《机器学习那些事》这篇论文，作者总结了机器学习应用的一些独特而新颖的认知

“本文旨在解决领域情感词典构建任务中标注数据资源相对匮乏以及情感语义表示不充分问题通过多源数据领域差异计算联合权重融合先验情感知识和Fasttext词向量表示学习将情感语义知识映射到新的词向量空间从无标注数据中自动构建适应大数据多领域和多语言环境的领域情感词典。在中英文多领域公开数据集上的对比实验表明与情感词典方法和预训练词向量方法相比本文提出的多源知识融合的领域情感词典表示学习方法在实验数据集上的分类正确率均有明显提升并在多种算法、多语言、多领域和多数据集上具有较好的鲁棒性。本文还通过消融实验验证了所提出模型的各个模块在提升情感分类效果中的作用

现代传感器在原理与结构上千差万别，如何根据具体的测量目的、测量对象以及测量 环境合理地选用传感器，是在进行某个量的测量时首先要解决的问题。当传感器确定之后，与之相配套的测量方法和测量设备也就可以确定了。测量结果的成败，在很大程度上取决于传感器的选用是否合理

电子医疗健康（E-healthcare）领域因其关系民众身心健康且囊括很多相关主题内容，成为最近需求强烈和应用较为广泛的前沿领域。针对社交媒体平台上医疗健康领域的多文本和复杂网络特性，精准医疗用户数据挖掘和社会网络分析等内容是重要的研究课题。本书首先在第一章中介绍了电子医疗健康时代下面临的科学问题和推荐系统研究现状

03-A-1：从静态到动态2:50 03-A-2：从向量到列表2:36 03-A-3：从秩到位置3:44 欢迎回来 第三章的主题是列表 与向量一样 列表也是典型的最基本的一类 所谓的线性结构 但是正如我们马上要看到的 列表结构与向量结构 在几乎所有的方面都是对称的、互补的 因此它的特点也十分的鲜明 不同数据结构所提供的操作接口 形形**不尽相同 但是总体而言 无非分为静态和动态的两种 前者是所谓的读取式 也就是说 只是获取数据项的内容 而不对它进行修改 比如说 典型的像向量的get和search操作 而后一种呢 是所谓的写入式的操作 也就是说 确实会对数据结构的局部 乃至整体进行修改 比较典型的是 向量的insert和remove操作 相应地 那数据元素在数据结构中的 存储与组织方式呢 也可以分为静态的和动态的两种 前者是以向量为代表的 具体来说 在这个数据结构的生命期内 数据区是在创建之初统一确定的 因此其中元素在逻辑上的次序 可以与它们在物理上存储的次序 直接联系起来 存在一一对应的关系 根据秩 能直接访问到这个元素 因此在静态操作方面 这类数据结构体现出效率上的很大的优势 比如说 get只需要O(1)的时间 如果按有序排列的话 search只需要logn的时间 但是反过来 这类结构在动态操作方面 却显得力不从心 回顾一下 无论是insert还是remove 都需要将当前这个元素的后继 向后移动一格 腾出一个空位 或者反过来 有的时候需要向前递补 填补一个空位 而最坏情况乃至平均情况下 我们都需要O(n)的时间 为了改变在动态操作方面的不足 我们应该相应地改用动态的存储方式 也就是说 各个元素所占的物理空间 是在生命期内动态地、逐步地分配 这里的代表就是我们这一章的主题：列表

下面的理解可能不够严谨，做出这样的理解只是为了方便记忆公式，仅供参考。 不同的特征值一定对应不同的线性无关的特征向量，相同的特征值可能对应不同的线性无关的特征向量，也可能对应线性相关的特征向量。 下面我们来讨论存在重特征值的情况