k-稀疏奇偶问题(k-sparse parity problem)是指寻找一个未知的稀疏布尔向量,该向量只有k个非零项(也就是说,其中只有k个元素是1,其他都是0),并且,你可以查询它与任意向量的点积(奇偶校验)。问题的目的是通过尽可能少的查询来确定未知向量。 在这个问题中,"稀疏"意指未知向量中大部分元素都是零,只有k个元素是...
类似的在 1M 数据集中测试大海捞针效果,我们不但复现了原模型报告分数,更利用 KTransformers CPU Sparse Attn Framework 进一步选择部分 KVCahe block 计算,准确度进一步提升(89.31-> 92.88)推理速度可以达到 llama.cpp 的 10 倍左右。性能对比 如下两张图所示,以 Single needle retrieval 数据集为例,将 llama.cpp ...
K-Means算法的Python代码如下: #-*- coding: utf-8 -*-frommatplotlibimportpyplotimportscipy as spimportnumpy as npfromsklearnimportsvmimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearn.clusterimportKMeansfromscipyimportsparse#数据读入data = np.loadtxt('2.txt') x_p= data[:, :2]#取前2列y_p = data[...
fromsklearn.clusterimportKMeans fromscipyimportsparse #数据读入 data = np.loadtxt('2.txt') x_p = data[:, :2] # 取前2列 y_p = data[:, 2] # 取前2列 x = (sparse.csc_matrix((data[:,2], x_p.T)).astype(float))[:, :].todense() nUser = x.shape[0] #可视化矩阵 pyplot...
三、矩阵和向量 3.1矩阵和向量的定义 Eigen支持两类对象:用模板Eigen::Matrix表示的矩阵和向量,和用Eigen::Array表示的一维和二维数组,它们的定义如下: typedef Matrix<Scalar,RowsAtCompileTime,ColsAtCompileTime,Options>MyMatrixType; typedef Array<Scalar,RowsAtCompileTime,ColsAtCompileTime,Options>MyArrayType; ...
K-SVD同MOD一样也分为Sparse Coding和DictionaryUpdate两个步骤,Sparse Coding没有什么特殊...,即字典的列数。还有迭代次数。 主循环: Sparse Coding使用OMP算法;DictionaryUpdate采用最小二乘法。注意这一步得到的字典D可能会有列向量的二范数接近于0,此时为了...
from scipy import sparse #数据读入 data = np.loadtxt('2.txt') x_p = data[:, :2] # 取前2列 y_p = data[:, 2] # 取前2列 x = (sparse.csc_matrix((data[:,2], x_p.T)).astype(float))[:, :].todense() nUser = x.shape[0] ...
[val,labels]= max(bsxfun(@minus,centroids*X(i:lastIndex,:)',c2));%val为BATCH_SIZE大小的行向量(1000*1),labels为每个样本经过一次迭代后所属的类别标号loss = loss + sum(0.5*x2(i:lastIndex) - val');%求出loss没什么用S= sparse(1:m,labels,1,m,k,m); %labels as indicator matrix,最...
model_one = OneHotEncoder(sparse=False) one_matrix = model_one.fit_transform(raw_data[cols]) ...
一个含类标签的点由一个类标签(Double型)和一个向量(密集或者稀疏)组成 在Mllib中,监督学习算法会用到LabeledPoint,比如:回归和分类等 LabeledPoint通过case class LabeledPoint来创建 val pos = LabeledPoint(1.0,Vector.dense(1.0,0.0,3.0)) valneg= LabeledPoint(1.0,Vector.sparse(3,Array(0,2),Array(1.0...