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浙江大学的SVM(支持向量机)课件，介绍详细、易懂。

感觉改造 使用此工具将任何词向量模型改造为语义本体，以导出特定于语义的向量。 由此产生的模型不仅捕捉到了语义差异，而且在几个语义任务上通常在经验上更好。 该技术的详细信息可以在 Jauhar 等人中找到。 阿尔。 (2015)。 要求 Python 2.7 一种。 麻木的湾scipy 数据 词向量 包含预训练词向量模型的文件。 第一行必须指定向量空间模型的维度，之后每行给出一个词向量。 有关示例，请参见data/samplevec.txt.gz 。 输出词向量的格式完全相同。 对于两者，纯文本和 gzip 文件都是可以接受的。 感觉本体 包含感觉本体的局部邻域描述的文件。 同样，gzip 和纯文本文件都是可以接受的。 每行指定一个词义及其所有具有权重的邻居。 一行的一般格式是： <

概述了非线性均衡算法在光传输系统中的必要性与重要性，阐述了经典的非线性均衡算法原理，指出了经典算法的缺点与局限性。结合近几年的研究现状，详细介绍了 4 种基于人工智能的非线性均衡算法，包括人工神经网络、支持向量机、无监督聚类和深度神经网络，并从性能、复杂度、实时性、应用灵活性等方面进行了对比，最后展望分析了基于人工智能的非线性均衡未来的发展趋势。

glove_300d 词向量

为解决高光谱数据维度高、波段之间相关性强、获取大量监督信息费时费力的问题，对高光谱图像的分类进行研究。半监督分类方法是基于传统的机器学习的一种分类方法，它可以利用少量带标签的监督信息和大量无监督信息解决获取大量监督信息问题。将分类精度高、分类时间长的孪生支持向量机分类方法与迭代速度快、收敛速度快的的

数值输入向量的基本差分编码/解码 diffencodeve.m : 差分编码函数diffdecodevec.m : 差分解码功能diffencodevecTest.m ：差分编码/解码的测试程序。

rms 计算作为向量、矩阵或离散值（标量）列表提供的值的均方根 (RMS)。 如果输入是矩阵，rms 返回一个行向量，其中包含每列的 RMS。 David Feldman 提出了以下更简单的函数定义： RMS = sqrt(mean([varargin{:}].^2)) 有了这个定义，函数接受 ([1,2],[3,4]) 作为输入，产生 2.7386（这与输入 (1,2,3,4) 得到的结果相同。我'我不确定函数对于 ([1,2],[3,4] 的输入应该如何表现。可能它应该产生向量 [rms(1,3) rms(2,4)]。目前，但是，当输入是一个包含一个或多个非标量的列表时，我的代码只会产生一条错误消息。

lda2vec Moody的lda2vec的pytorch实现，这是一种使用词嵌入的主题建模方法。 原始论文： 。 警告：我个人认为使lda2vec算法起作用非常困难。 有时它找到几个主题，有时却找不到。 通常，找到的很多话题都是一团糟。 该算法易于产生较差的局部最小值。 它在很大程度上取决于初始主题分配的值。 对于我的结果，请参阅20newsgroups/explore_trained_model.ipynb 。 另请参见下面的实现详细信息。 失利 培训进行如下。 首先，将文档语料库转换为一组元组{(document id, word, the window around the word) | for each word in the corpus} {(document id, word, the window around the word) | for each word