支持向量机方法 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来，使得两个类别的间隔最大化。具体来说，SVM通过寻找支持向量（即距离超平面最近的样本点），确定决策边界，并根据支持向量的位置进行分类。 SVM方法的具体步骤如下： 1. 数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确...

目录 正交向量 Orthogonal vectors正交子空间 Orthogonal subspaces零空间与行空间正交 Nullspace is perpendicular to row space正交补Orthogonal Complements矩阵 A T A^T ATA 本讲我们讨论正交（orthogonal）概念对于向量、基和子空间的意义。 需要注意的是行空间与零空间是正交的，而列空间与...

其中一项重要内容，无论使用哪种编程语言，与数据库的交互都是不可避免的。然而，直接操作MySQL数据库似乎缺乏趣味性，毕竟每天都在写SQL语句。突然我想到了我之前写过的一系列私人知识库文章，于是我想到了向量数据库，毕竟这是当前非常热门的技术之一。如果AI离开了向量数据库，就好像失去了灵魂一样。市面上有很多向量数据库产品，我选择了最近腾讯推出的向量数据库，并且我还有一张免费试用卡，趁着还没过期，我决定写...

引言继续巩固我的可视化学习，向量运算是计算机图形学的基础，本例依旧是向量的一种应用，利用向量判断多边形边界，但是多边形的边界判断稍微有点复杂，所以除了应用向量之外，还需要借助三角剖分的相关工具。这个例子中可视化的展示采用Canvas2D来实现。问题假设Canvas画布上存在一个如下多边形： 我们移动鼠标的时候，想要实现一个效果，就是当鼠标移动到多边形内部的时候，将多边形内部的填充颜色更新成其他颜...

目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接： 基于支持向量机SVM的时间序列数据训练测试和预测未来数据（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88547530 SVM应用实例， 基于支持向量机SVM的时间序列...

mary=True, auto_id=False), FieldSchema(name="embeddings" , dtype=DataType.FLOAT_VECTOR,description="向量表示图片" , is_primary=False,dim=512)]schema = CollectionSchema(fields,description="用于图生图的表") connecti...

本文可配合本人录制的视频一起食用。引言最近我在学可视化的东西，借此来巩固一下学习的内容，向量运算是计算机图形学的基础，这个例子就是向量的一种应用，是利用向量来计算点到线段的距离，这个例子中可视化的展示采用Canvas2D来实现。说起向量，当时一看到这个词，我是一种很模糊的记忆；这些是中学学的东西，感觉好像都还给老师了。然后又说起了向量的乘法，当看到点积、叉积这两个词，我才猛然想起点乘和叉乘；但整...

目录 决策树ID3C4.5CART 支持向量积 决策树 训练：构造树，测试：从模型从上往下走一遍。建树方法：ID3，C4.5，CART ID3 以信息论为基础，以信息增益为衡量标准熵越小，混乱程度越小，不确定性越小信息熵： H ( D ) = − ∑ i = 1 n P ( D i ) log ⁡ 2 P ( D i ) H(D) = -\sum_{i=1}^{n} P(D_i) \log_{2} ...

https://github.com/milvus-io/milvus/releaseshttps://github.com/milvus-io/milvus/releases 以下步骤均在Linux环境中进行： 将milvus-standalone-docker-compose.yml下载到本地。 1、新建一个目录milvus 2、将milvus-standalone-docker-compose....

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.embeddings.cohere import CohereEmbeddingsfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.vectorstores im...