随笔分类 -  Rearch

摘要：奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解，在信号处理、统计学等领域有重要应用。奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。对称阵特征向量分解的基础是谱分析，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。目录1 理论描述2 奇异值和奇异向量, 以及他们与奇异值分解的关系1.1 直观的解释3 与特征值分解的联系4 几何意义5 简化的 SVD6 范数7 应用7.1 求伪逆7.2 平行奇异值模型7.3 值域、零空间和秩7.4 矩阵近似值8 计算 SVD9 历史10 参见11 外部链接12 参考文献理论描述假设M是一个 阅读全文

摘要：约在公元前300年，古希腊数学家欧几里得建立了角和空间中距离之间联系的法则，现称为欧几里得几何。欧几里得首先开发了处理平面上二维物体的“平面几何”，他接着分析三维物体的“立体几何”，所有欧几里得的公理已被编排到叫做二维或三维欧几里得空间的抽象数学空间中。这些数学空间可以被扩展来应用于任何有限维度，而这种空间叫做 n 维欧几里得空间（甚至简称 n 维空间）或有限维实内积空间。本文关注于这种数学空间。这些数学空间还可被扩展到任意维的情形，称为实内积空间（不一定完备），希尔伯特空间在高等代数教科书中也被称为欧几里得空间。为了开发更高维的欧几里得空间，空间的性质必须非常仔细的表达并被扩展到任意维度。尽 阅读全文

摘要：计算语言学（computational linguistics）是一门跨学科的研究领域，试图找出自然语言的规律，建立运算模型，最终让电脑能够像人类般分析，理解和处理自然语言。过去，计算语言学的研究一般由专门负责利用电脑处理自然语言的电脑学家进行。由于近年的研究显示人类语言是超乎想像的复杂，现在的计算语言学研究多由来自不同学科的专家共同进行。一般来说，研究队伍的成员有电脑学家、语言学家、语言专家（熟悉有关研究项目所要处理的语言的人），以至研究人工智能、认知心理学、数学、逻辑学等的专家。目录1 起源2 应用2.1 语音合成、语音识别2.2 信息检索2.3 信息抽取2.4 问答系统2.5 机器翻译3 阅读全文

摘要：几何学上，单纯形或者n-单纯形是和三角形类似的n维几何体。精确的讲，单纯形是某个n维以上的欧几里得空间中的（n+1）个仿射无关（也就是没有m维平面包含m+1个点；这样的点集被称为处于一般位置）的点的集合的凸包。例如，0-单纯形就是点，1-单纯形就是线段，2-单纯形就是三角形，3-单纯形就是四面体，而4-单纯形是一个五胞体（每种情况都包含内部）。正单纯形是同时也是正多胞形的单纯形。正n-单纯形可以从正(n−1)-单纯形通过将一个新顶点用同样的边长连接到所有旧顶点构造。目录1 基础2 列表所用MAPLE公式3 标准单纯形4 几何属性 4.1 "直角"的单纯形5 拓扑6 随机采样 阅读全文

摘要：文本信息检索是针对文本的信息检索技术。在技术社区中，文本信息检索常常被等同于信息检索技术本身。相对视频、音频检索而言，文本信息检索是发展较快也较成熟的，其他模态的信息检索技术，往往也要仰赖文本信息检索的支持。虽然网络搜索引擎目前已不仅仅局限于对文本进行检索，文本信息检索仍然是大部分网络搜索引擎的基础。目录1 历史介绍2 模型2.1 矢量空间模型2.2 概率模型2.3 推理网络模型3 倒排文档索引技术4 关键词权重5 评价指标6 参阅7 参考文献8 外部链接历史介绍自人类的文字产生起，如何快速地从大量的，记录在各种各样的存储媒体中查找或获取信息就成为一个引人注目的问题。这个问题关系到人类如何能够 阅读全文

摘要：极大似然估计方法是求估计的另一种方法,1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. Fisher，他在1922年的论文On the mathematical foundations of theoretical statistics, reprinted in Contributions to Mathematical Statistics (by R. A. Fisher), 1950, J. Wiley & Sons, New York 中再次提出了这个思想，并且首先探讨了这种方法的一些性质.极大似然估计这一名称也是费歇给的 阅读全文

摘要：曾任职于IBM中国研究院，从事与云计算相关研究的CSDN博客专家吴朱华曾写过一篇文章《探索Google App Engine背后的奥秘(1)--Google的核心技术》，对Google的核心技术和其整体架构进行详细的分析，现转载于此，供大家学习。本篇将主要介绍Google的十个核心技术，而且可以分为四大类：1.分布式基础设施：GFS，Chubby和Protocol Buffer。2.分布式大规模数据处理：MapReduce和Sawzall。3.分布式数据库技术：BigTable和数据库Sharding。4.数据中心优化技术：数据中心高温化，12V电池和服务器整合。分布式基础设施GFS由于搜索引 阅读全文