”语义矩阵“ 的搜索结果

     SVD奇异值分解是一种降维方法，通过矩阵分解找到潜在因素，实现降维。在潜在语义分析中发挥关键作用，通过SVD分解可以发现词条之间的语义关系，降低向量空间的维度，提高信息检索和机器学习算法的精确度。 SVD可应用...

     Pixel acc：比较预测label和实际label，像素级别误差。对于位置的偏移过分敏感，肉眼不可见的偏移都会产生大量的像素误差。 IOU: 交并比，DetectionResult与Ground Truth的交集比上它们的...矩阵对角线上的数字，为当.

      基于维基百科的显式语义分析 这是一个python库，其中包含以下代码：1）根据来自Wikipedia的数据构造语义解释器，以及2）将其应用于各种文本。 要构建解释器，请首先从获得Wikipedia XML转储。 然后以下载的文件...

     稀疏LSA 稀疏潜在语义索引如果您使用代码，请引用以下论文。... LSA 的关键思想是学习一个投影矩阵，将文档的高维向量空间表示映射到低维潜在空间，即所谓的潜在主题空间。 在本文中，我们提出了一种称为

     潜在语义分析（latent semantic analysis，LSA）是一种无监督学习方法，主要用于文本的话题分析，其特点是通过矩阵分解发现文本与单词之间的基于话题的语义关系。潜在语义分析由Deerwester 1990年提出，最初应用于...

     潜在语义分析（latent semantic analysis, LSA）是一种无监督方法，主要用于文本的话题分析，其特点是通过矩阵分解发现文本与单词之间的基于话题的语义关系。潜在语义分析是非概率的话题分析方法，将文本集合表示为...

     语义分割的整体实现代码大致思路很简单，但是具体到细节，就有很多可说的东西。 之前写过一篇文章，可能有些地方现在又有了新的思路或者感受，或者说之前没有突出重点。 作为一个小白，这里把自己知道的知识写一下...

     提出一种获取潜在语义的受限非负矩阵分解方法。通过在非负矩阵分解方法的目标函数上增加3个约束条件来定义受限非负矩阵分解方法的目标函数，给出求解受限非负矩阵分解方法目标函数的迭代规则，并证明迭代规则的收敛...

     在压缩感知（Compressed Sensing，CS）理论中，测量矩阵（也称为采样矩阵）是实现信号压缩采样的关键工具。它是一个通常为非方阵的矩阵，用于将信号从高维空间映射到低维空间，生成观测向量。如果信号在某个基下是...

     Dice系数作为损失函数的原因和混淆矩阵有着很大的关系，下图给出的是一个混淆矩阵： 其中的一些关键指标如下： precision=TPTP+FPprecision=\frac{TP}{TP+FP}precision=TP+FPTP​ recall=TPTP+FNrecall=\frac{TP}{TP...

     矩阵的奇异值是一个数学意义上的概念，一般是由奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD分解）得到。如果要问奇异值表示什么物理意义，那么就必须考虑在不同的实际工程应用中奇异值所对应的含义。下面先...

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