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文章目录One Class SVM算法介绍代码实现可视化One Class SVM算法介绍One Class SVM也是属于支持向量机大家族的,但是它和传统的基于监督学习的分类回归支持向量机不同,它是无监督学习的方法,也就是说,它不需要我们标记训练集的输出标签。One-Class-SVM,这个算法的思路非常简单,就是寻找一个超平面将样本中的正例圈出来,在超平面之外的就认为是离群点。预测就是用这个超
文章目录python处理矩阵运算转置矩阵单位矩阵&反向单位矩阵逆矩阵矩阵相乘python处理矩阵运算转置矩阵import numpy as npmatrix = [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]# 转置矩阵transposed_matrix = np.transpose(matrix)# ndarrayprint(type(transposed_matri
知识图谱数据集UMLS:医疗数据集Kinship:亲属关系数据集WN18RR:WordNet子集。描述英语单词之间关联特征的数据集,同时保留WordNet数据集中的对称、非对称和组合关系,去除了倒装关系FB15k-237:Freebase子集不同数据集的统计信息如下:DatasetEntitiesRelationsTrainValidTestTotal TriplesUMLS13546521665
记录一下自己使用brew遇到的问题Record1:更新问题正常情况下,在终端中输入brew会显示:但有时在用brew下载某个包或者macbook系统大更新后很长时间没有更新使用homebrew,可能就会报错。如果报错内容是提示brew的type,update等问题,可以输入:brew update-reset然后再次向终端中输入brew,检查是否显示上图的内容,如果成功就运行原来的命令行Recor
问题有时我们在使用matplotlib作图时,图片不清晰或者图片大小不是我们想要的,例如下图上图的相关代码如下:import matplotlib.pyplot as pltx = [10,20,30,40,50,60,70,80,90,1000]y1 = [7,17,27,37,43,49,57,65,71,77]y2 = [7,17,27,37,45,54,59,67,75,83]y3 = [
范式判断的三个步骤假设我们有关系模式R(A,B,C),函数依赖F={AB->C}1.检查R中元素的闭包,也就是哪些元素或者元素组合可以根据F中函数依赖关系得到完整的R,这些元素或者元素组合就是候选码。这里AB的闭包是ABC,记作(AB)+=ABC,所以AB是候选码。2.通过候选码确定主属性和非主属性。这里A,B是主属性,剩下的C就是非主属性。3.判断范式标准:1NF,2NF,3NF,BCNF
文章目录问题解决方案create batch(分批训练)Step1. 数据类型转换Step2. 构造迭代器Step3. 分批训练总结云gpu资源问题问题:使用python训练大数据集时,分批训练解决内存不足的问题有的时候我们的机器在跑一些几万条多维数据时(例如知识图谱数据集),会陷入一个内存不足的错误提示,一般解决方案有两种:create batch:分批训练云gpu资源解决方案create ba
文章目录matplotlib怎么修改背景颜色?1.通过matplotlib的相关参数修改2.插入背景图片matplotlib怎么修改背景颜色?1.通过matplotlib的相关参数修改使用matplotlib画图时,可以通过rcParams['axes.facecolor']来修改背景颜色import matplotlib.pyplot as plt# 修改背景颜色plt.rcParams['ax
问题有时我们在使用matplotlib作图时,图片不清晰或者图片大小不是我们想要的,例如下图上图的相关代码如下:import matplotlib.pyplot as pltx = [10,20,30,40,50,60,70,80,90,1000]y1 = [7,17,27,37,43,49,57,65,71,77]y2 = [7,17,27,37,45,54,59,67,75,83]y3 = [







