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原创 [NLP]word2vec原理
Hierarchical SoftmaxCbow: 原理：用中心词作为预测的值（输出），输出可看做一个点，和其他点（词语）做区分，共同构成了一个霍夫曼树，要求Xw经过层次softmax函数，达到输出预测值概率最大。 用周围的词做输入，通过查表的形式，将原输入的one-hot编码形式转换为词向量形式，词向量表初始化时为随机值。然后简单相加，得到Xw 霍夫曼树建立，先将所有词按频率排...
2018-06-06 11:17:18
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转载 [TensorFlow] tf.concat(concat_dim, values, name='concat')
第一个参数concat_dim：必须是一个数，表明在哪一维上连接 如果concat_dim是0，那么在某一个shape的第一个维度上连，对应到实际，就是叠放到列上t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat(0, [t1, t2]) == > [[1, 2, 3], [4, 5, 6], ...
2018-05-21 08:11:06
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原创 [numpy] ndarray 与 list 互相转换
list 转 numpynp.array(a)ndarray 转 lista.tolist()
2018-05-19 13:29:20
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原创 [numpy] ndarray.astype(np.float32) 变化数组类型
方法一ndarray.astype(np.float32)方法二float_array = np.array([1.23,3.14,5.12,3.23],dtype=float)
2018-05-19 13:29:10
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原创 [numpy] numpy，scipy，pandas这些库的区别是什么？
Numpy是以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学。Scipy基于Numpy，科学计算库，有一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。Pandas提供了一套名为DataFrame的数据结构，比较契合统计分析中的表结构，并且提供了计算接口，可用Numpy或其它方式进行计算。...
2018-05-19 13:29:00
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原创 [numpy] np.array([0,1,2]) 定义ndarray型数组
import numpy as npb = np.array([1,2,3])b.dtypeOut[9]: dtype('int32')
2018-05-19 13:28:41
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原创 [numpy] adarray.dtype 查看数据类型
b = np.array([1,2,3])b.dtypeOut[9]: dtype('int32')
2018-05-17 21:37:14
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原创 [numpy] numpy.random.rand(2, 3) 生成随机数数组
生成随机种子np.randomprng = np.random.RandomState(123456789) # 定义局部种子prng.rand(2, 4) #生成2行4列矩阵from numpy import random注意，如果是 import numpy as np 的话，是 x = np.random.rand(2, 3)x = random.rand(2, 3)#生成2行4列矩阵[[ ...
2018-05-17 21:30:08
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原创 [numpy] np.newaxis 如何将行向量转换成列向量
np.newaxis 新增一个轴 如何将数组[0,1,2]转换成列向量用ndarray[: , np.newaxis]代码实质就是将原本的(0,1,2)移到行上，然后新增一列其实可以更简单ndarray.shape=(3,1) >> x = np.arange(3)>> xarray([0, 1, 2])>> x[:, np.newaxis]array([[0...
2018-05-17 21:16:17
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原创 [numpy] numpy中array和asarray的区别
共同作用：将原数组或numpy格式数组拷贝一份，或选其中部分元素当原数据是numpy格式时，asarray为取其中的部分数据（不拷贝），array为拷贝原数据部分内容如：import numpy as np #example 1: data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]] arr2=np.array(data1) arr3=np.asarray(data1) d...
2018-05-17 21:00:05
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原创 [numpy] numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 高斯随机
loc：float 此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）scale：float 此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）size：int or tuple of ints 输出的shape，默认为None，只输出一个值np.random.randn(size) 为标准正态分布（μ=0,σ=1），对应于np.random....
2018-05-17 20:57:31
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原创 [numpy] ndarray.flatten(), ndarray.reshape(-1), np.concatenate(c, axis=0)二维数组变为一维数组
方法一：a.flatten()a = [[[1,2],3],[4,[5,6]],[7,8,9]] print(flatten(a)) 或a.flatten()注意该方法不能用于list类型，只能用在数组方法二：array.reshape(-1)numpy.array(a).reshape(n,n)a.reshape(-1) #-1代表不知后一列多少个，随前面选择的情况定out: [1,2,3...
2018-05-17 20:53:46
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原创 [numpy] numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0) 数据拼接
http://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79158758concatenate((a1, a2, …), axis=0)默认是 axis = 0 即新数据从下添加到原数据如：In [23]: a = np.array([[1, 2], [3, 4]])In [24]: b = np.array([[5, 6]])In [25]: np....
2018-05-17 20:48:38
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原创 [numpy] a==b 两矩阵相同元素的比较
http://blog.csdn.net/tintinetmilou/article/details/78555486
2018-05-17 20:43:56
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原创 [numpy] numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 在指定的间隔内返回均匀间隔的
参数：start：序列的起始值stop：序列的终止值num：采样的数目，默认值为50dtype：输出序列的类型。一般用前三个返回：samples：n维的数组step：采样值的间距>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5) array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])...
2018-05-17 20:41:18
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原创 [numpy] numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 随机生成值
a:输入矩阵，当输入为单个字符，如5，即为range(5)size 为输出的数组大小，默认为1replace 输出数字是否可重复，False代表不可重复，比如a=[1,2,3,4,5]，输出的b 1,2,3,4,5不能重复，所以b的维数不能超过5维p代表a中对应的单位出现的概率，为一个数组[0.1,0.4,0.5]，他们维数和a相同，加和必须等于1aa_milne_arr = ['pooh', '...
2018-05-17 20:00:21
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空空如也
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