data = np.random.randn(5, 1000)

时间: 2023-11-17 15:04:48 浏览: 127
```python import numpy as np # 生成一个5行1000列的随机数组 data = np.random.randn(5, 1000) print(data) ``` 以上代码使用Numpy库中的np.random.randn函数生成了一个5行1000列的随机数组，并将其存储在变量data中。其中，np.random.randn函数用于生成符合标准正态分布的随机数。在这个例子中，我们生成了5行1000列的随机数组，每个元素都是一个符合标准正态分布的随机数。可以通过print函数输出这个随机数组。
相关问题

data = np.random.randn(100)

As an AI language model, I cannot generate any output without any context or goal. Please provide me more information on what you would like me to do with this data.

z=np.random.randn（）

z=np.random.randn()是一个使用NumPy库中的random.randn函数生成一个服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [【知识点】np.random.randn()](https://blog.csdn.net/mzy20010420/article/details/126820187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [numpy中的np.random.rand、np.random.randn、np.random.randint、np.random.uniform等用法](https://blog.csdn.net/qq_29983883/article/details/131143569)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
阅读全文

相关推荐

zip

随机数rand

srand,rand,随机数，随机产生字符串。
text/x-c

数据的随机生成函数random number

随机生成某个范围内的整数，可以修改数据类型以生成浮点数等。
zip

PfDA-assignment：在python中的numpy.random包上进行分配

normal_numbers = np.random.normal(5, 2, 1000) 在进行数据分析或建模时，我们经常需要对数据进行预处理，这可能包括缩放、标准化或随机抽样。numpy.random.choice()函数可以从给定的数组中随机选择元素，这...

import seaborn as sns import numpy as np np.random.seed(123) # a、服从μ=0,σ=1 的正态分布： data=np.random.randn(10000) # data sns.distplot(data) # b、服从μ=loc,σ=scale 的正态分布： #loc:正太分布的均值 scale:正太分布的标准差 size:设定数组形状 data2=np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) data2 sns.distplot(data2)这段代码用matplotlib绘制

data1 = np.random.randn(10000) data2 = np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) # 绘制直方图 plt.hist(data1, bins=50, alpha=0.5, label='μ=0, σ=1') plt.hist(data2, bins=50, alpha=0.5, label='μ=...

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import norm# 生成随机数据data = np.random.randn(1000)# 绘制直方图plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)# 拟合正态分布曲线mu, std = norm.fit(data)x = np.linspace(-5, 5, 100)p = norm.pdf(x, mu, std)plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)# 显示图像plt.show()讲一下各变量

这是Python中导入NumPy、Matplotlib和SciPy库的代码。这些库都是用于科学计算和数据可视化的常用工具。其中NumPy提供了高效的数组和矩阵运算功能，Matplotlib用于绘制各种类型的图表，而SciPy则提供了许多科学计算的...

# 加载数据和标签 data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = loadmat('data_trainn.mat') label_trainnn_struct = loadmat('label_trainn.mat') data_trainnn = data_trainnn_struct['data'] label_trainnn = label_trainnn_struct['label']报错 label_trainnn = label_trainnn_struct['label'] KeyError: 'label'

data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = scipy.io.loadmat('data_trainn.mat') label_trainnn_struct = scipy.io.loadmat(os.path.join('data', '...

y = np.random.randn(20).cumsum()

y = np.random.randn(20).cumsum()是一个使用np.random.randn()函数生成一个长度为20的机数数组，然后使用cumsum()函数对数组进行累加的操作。np.random.randn()函数用于生成一个服从标准正态分布的随机浮点数或N维...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 data = np.random.randn(1000, 5) # 绘制直方图 fig, axs = plt.subplots(1, 5, figsize=(15, 3)) for i in range(5): axs[i].hist(data[:, i], bins=30) axs[i].set_title(f'Feature {i+1}') plt.show()给出详细解释

data = np.random.randn(1000, 5) 这段代码使用 NumPy 库生成了一个 1000 行 5 列的随机数矩阵，表示了五个特征的数据。 python # 绘制直方图 fig, axs = plt.subplots(1, 5, figsize=(15, 3)) for i in ...

import numpy as np x=np.random.randn(1000,2) w=np.array([[1],[2]]) b=-3 y=x*w+b print(y)

x = np.random.randn(1000,2) w = np.array([[1],[2]]) b = -3 # compute output y = np.dot(x, w) + b print(y) In this code, we first import the numpy library and then generate a random 1000x2 ...

使用Pytorch完成逻辑回归问题 1.创建一些随机数据，并将其转换为Tensor类型 随机数据代码: np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1

X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 # 将数据转换为Tensor类型 x_data = torch.from_numpy(X).float() y_data = torch.from_numpy(Y).float().view(-1, 1) 在这个...

# General imports import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Generating data X = np.random.randn(100,1) c = np.random.uniform(-10,10,(100,)) # adding another linear column X = np.hstack((X, 4*X)) Y = (4*X[:,1] + c) plt.scatter(X[:, 0], Y) plt.show() plt.scatter(X[:, 1], Y) plt.show() # Applying linear reg from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression().fit(X, Y) # Checking the accuracy from sklearn.metrics import r2_score print(r2_score(regressor.predict(X), Y)

2. 生成随机数据：使用 numpy.random.randn() 生成一个形状为 (100, 1) 的随机数矩阵 X，再使用 numpy.random.uniform() 生成一个形状为 (100,) 的在 -10 到 10 范围内的均匀分布随机数数组 c。 3. 添加另一...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

t = np.linspace(j*3.12, (j+1)*3.12, N) + np.random.randn(N)*0.2 # theta r = a*np.sin(4*t) + np.random.randn(N)*0.2 # radius X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T ...

class DBN(object): def __init__(self, sizes): self.sizes = sizes self.num_layers = len(sizes) self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in sizes[1:]] self.weights = [np.random.randn(y, x) / np.sqrt(x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])] def sigmoid(self, z): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) def feedforward(self, a): for b, w in zip(self.biases, self.weights): a = self.sigmoid(np.dot(w, a) + b) return a def predict(self, X): y_pred = np.zeros_like(y_test) for i in range(len(X)): y_pred[i] = np.argmax(self.feedforward(X[i].reshape(-1, 1))) return y_pred def train(self, dbn_training_data, dbn_epochs): pass

这是一个深度置信网络（Deep Belief Network）的类定义，包含了初始化、sigmoid函数、前向传播、预测和训练等方法。其中，sizes参数表示每层神经元的数量，biases和weights分别表示偏置和权重。...

def init_toy_data(): np.random.seed(1) X = 10 * np.random.randn(num_inputs, input_size) y = np.array([0, 1, 2, 2, 1]) return X, y

在函数中，首先设置随机种子，然后使用 np.random.randn 生成一个形状为 (num_inputs, input_size) 的随机数矩阵 X。接下来，创建一个形状为 (5,) 的数组 y，其中包含了标签数据。最后，函数返回生成的...

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

这是一个使用反向传播算法实现的简单的三层神经网络，输入层有3个节点，隐藏层有4个节点，输出层有1个节点。它的训练数据X是一个4x3的矩阵，y是一个4x1的矩阵。训练过程中，使用随机初始化的权重和偏置，对训练数据...

def make_data(N, f=0.3, rseed=1): rand = np.random.RandomState(rseed) x = rand.randn(N) x[int(f * N):] += 5 return x x = make_data(1000)

3.2.4 去模糊这段代码的作用是生成一个长度为1000的一维数组x，其中前30%的元素服从标化 去模糊化是将模糊变量转化为实际输出值的过程。在温度控制中准正态分布，后70%的元素都加上了5。其中rseed是随机种子，用于...

data.loc[sel, '花瓣长度'] = 1.76442*np.random.randn(np.sum(sel)) + 4.35

具体操作是生成一个随机数组，数组的长度为满足条件 sel 的行数，每个元素的值是通过 1.76442*np.random.randn() 生成的随机数加上 4.35。然后将生成的随机数赋值给满足条件的行的 '花瓣长度' 列。

1.创建一些随机数据，并将其转换为Tensor类型 随机数据代码: np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 2.定义一个逻辑回归模型（使用nn.Linear作为线性层，使用torch.sigmoid作为激活函数）； 3.定义损失函数（使用二元交叉熵损失函数）和优化器（使用随机梯度下降法）； 4.将模型训练指定轮数，每轮进行前向传播、反向传播和参数更新，并输出损失函数值； 5.输出模型参数并可视化结果。

X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 # 转换数据为Tensor类型 X = torch.tensor(X).float() Y = torch.tensor(Y).float() # 定义逻辑回归模型 class LogisticRegression...

最新推荐

recommend-type

MiniGui业务开发基础培训-htk

MiniGui业务开发基础培训-htk
recommend-type

com.harmonyos.exception.DiskReadWriteException(解决方案).md

鸿蒙开发中碰到的报错，问题已解决，写个文档记录一下这个问题及解决方案
recommend-type

网络分析-Wireshark数据包筛选技巧详解及应用实例

内容概要：本文档详细介绍了Wireshark软件中各种数据包筛选规则，主要包括协议、IP地址、端口号、包长以及MAC地址等多个维度的具体筛选方法。同时提供了大量实用案例供读者学习，涵盖HTTP协议相关命令和逻辑条件的综合使用方式。 适合人群：对网络安全或数据分析有一定兴趣的研究者，熟悉基本网络概念和技术的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要快速准确捕获特定类型网络流量的情况；如网络安全检测、性能优化分析、教学演示等多种实际应用场景。 阅读建议：本资料侧重于实操技能提升，在学习时最好配合实际操作练习效果更佳。注意掌握不同类型条件组合的高级用法，增强问题解决能力。
recommend-type

BottleJS快速入门：演示JavaScript依赖注入优势

资源摘要信息:"BottleJS是一个轻量级的依赖项注入容器，用于JavaScript项目中，旨在减少导入依赖文件的数量并优化代码结构。该项目展示BottleJS在前后端的应用，并通过REST API演示其功能。" BottleJS Playgound 概述: BottleJS Playgound 是一个旨在演示如何在JavaScript项目中应用BottleJS的项目。BottleJS被描述为JavaScript世界中的Autofac，它是依赖项注入（DI）容器的一种实现，用于管理对象的创建和生命周期。 依赖项注入（DI）的基本概念: 依赖项注入是一种设计模式，允许将对象的依赖关系从其创建和维护的代码中分离出来。通过这种方式，对象不会直接负责创建或查找其依赖项，而是由外部容器（如BottleJS）来提供这些依赖项。这样做的好处是降低了模块间的耦合，提高了代码的可测试性和可维护性。 BottleJS 的主要特点: - 轻量级：BottleJS的设计目标是尽可能简洁，不引入不必要的复杂性。 - 易于使用：通过定义服务和依赖关系，BottleJS使得开发者能够轻松地管理大型项目中的依赖关系。 - 适合前后端：虽然BottleJS最初可能是为前端设计的，但它也适用于后端JavaScript项目，如Node.js应用程序。 项目结构说明: 该仓库的src目录下包含两个子目录：sans-bottle和bottle。 - sans-bottle目录展示了传统的方式，即直接导入依赖并手动协调各个部分之间的依赖关系。 - bottle目录则使用了BottleJS来管理依赖关系，其中bottle.js文件负责定义服务和依赖关系，为项目提供一个集中的依赖关系源。 REST API 端点演示: 为了演示BottleJS的功能，该项目实现了几个简单的REST API端点。 - GET /users：获取用户列表。 - GET /users/{id}：通过给定的ID（范围0-11）获取特定用户信息。 主要区别在用户路由文件: 该演示的亮点在于用户路由文件中，通过BottleJS实现依赖关系的注入，我们可以看到代码的组织和结构比传统方式更加清晰和简洁。 BottleJS 和其他依赖项注入容器的比较: - BottleJS相比其他依赖项注入容器如InversifyJS等，可能更轻量级，专注于提供基础的依赖项管理和注入功能。 - 它的设计更加直接，易于理解和使用，尤其适合小型至中型的项目。 - 对于需要高度解耦和模块化的大规模应用，可能需要考虑BottleJS以外的解决方案，以提供更多的功能和灵活性。 在JavaScript项目中应用依赖项注入的优势: - 可维护性：通过集中管理依赖关系，可以更容易地理解和修改应用的结构。 - 可测试性：依赖项的注入使得创建用于测试的mock依赖关系变得简单，从而方便单元测试的编写。 - 模块化：依赖项注入鼓励了更好的模块化实践，因为模块不需关心依赖的来源，只需负责实现其定义的接口。 - 解耦：模块之间的依赖关系被清晰地定义和管理，减少了直接耦合。 总结: BottleJS Playgound 项目提供了一个生动的案例，说明了如何在JavaScript项目中利用依赖项注入模式改善代码质量。通过该项目，开发者可以更深入地了解BottleJS的工作原理，以及如何将这一工具应用于自己的项目中，从而提高代码的可维护性、可测试性和模块化程度。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【版本控制】：R语言项目中Git与GitHub的高效应用

![【版本控制】：R语言项目中Git与GitHub的高效应用](https://opengraph.githubassets.com/2abf032294b9f2a415ddea58f5fde6fcb018b57c719dfc371bf792c251943984/isaacs/github/issues/37) # 1. 版本控制与R语言的融合 在信息技术飞速发展的今天，版本控制已成为软件开发和数据分析中不可或缺的环节。特别是对于数据科学的主流语言R语言，版本控制不仅帮助我们追踪数据处理的历史，还加强了代码共享与协作开发的效率。R语言与版本控制系统的融合，特别是与Git的结合使用，为R语言项
recommend-type

RT-DETR如何实现在实时目标检测中既保持精度又降低计算成本？请提供其技术实现的详细说明。

为了理解RT-DETR如何在实时目标检测中保持精度并降低计算成本，我们必须深入研究其架构优化和技术细节。RT-DETR通过融合CNN与Transformer的优势，提出了一种混合编码器结构，这种结构采用了尺度内交互（AIFI）和跨尺度融合（CCFM）策略来提取和融合多尺度图像特征，这些特征能够提供丰富的视觉上下文信息，从而提升了模型的检测精度。 参考资源链接：[RT-DETR：实时目标检测中的新胜者](https://wenku.csdn.net/doc/1ehyj4a8z2?spm=1055.2569.3001.10343) 在编码器阶段，RT-DETR使用主干网络提取图像特征，然后通过
recommend-type

vConsole插件使用教程：输出与复制日志文件

资源摘要信息:"vconsole-outputlog-plugin是一个JavaScript插件，它能够在vConsole环境中输出日志文件，并且支持将日志复制到剪贴板或下载。vConsole是一个轻量级、可扩展的前端控制台，通常用于移动端网页的调试。该插件的安装依赖于npm，即Node.js的包管理工具。安装完成后，通过引入vConsole和vConsoleOutputLogsPlugin来初始化插件，之后即可通过vConsole输出的console打印信息进行日志的复制或下载操作。这在进行移动端调试时特别有用，可以帮助开发者快速获取和分享调试信息。" 知识点详细说明： 1. vConsole环境： vConsole是一个专为移动设备设计的前端调试工具。它模拟了桌面浏览器的控制台，并添加了网络请求、元素选择、存储查看等功能。vConsole可以独立于原生控制台使用，提供了一个更为便捷的方式来监控和调试Web页面。 2. 日志输出插件： vconsole-outputlog-plugin是一个扩展插件，它增强了vConsole的功能，使得开发者不仅能够在vConsole中查看日志，还能将这些日志方便地输出、复制和下载。这样的功能在移动设备上尤为有用，因为移动设备的控制台通常不易于使用。 3. npm安装： npm（Node Package Manager）是Node.js的包管理器，它允许用户下载、安装、管理各种Node.js的包或库。通过npm可以轻松地安装vconsole-outputlog-plugin插件，只需在命令行执行`npm install vconsole-outputlog-plugin`即可。 4. 插件引入和使用： - 首先创建一个vConsole实例对象。 - 然后创建vConsoleOutputLogsPlugin对象，它需要一个vConsole实例作为参数。 - 使用vConsole对象的实例，就可以在其中执行console命令，将日志信息输出到vConsole中。 - 插件随后能够捕获这些日志信息，并提供复制到剪贴板或下载的功能。 5. 日志操作： - 复制到剪贴板：在vConsole界面中，通常会有“复制”按钮，点击即可将日志信息复制到剪贴板，开发者可以粘贴到其他地方进行进一步分析或分享。 - 下载日志文件：在某些情况下，可能需要将日志信息保存为文件，以便离线查看或作为报告的一部分。vconsole-outputlog-plugin提供了将日志保存为文件并下载的功能。 6. JavaScript标签： 该插件是使用JavaScript编写的，因此它与JavaScript紧密相关。JavaScript是一种脚本语言，广泛用于网页的交互式内容开发。此插件的开发和使用都需要一定的JavaScript知识，包括对ES6（ECMAScript 2015）版本规范的理解和应用。 7. 压缩包子文件： vconsole-outputlog-plugin-main文件名可能是指该插件的压缩包或分发版本，通常包含插件的源代码、文档和可能的配置文件。开发者可以通过该文件名在项目中正确地引用和使用插件。 通过掌握这些知识点，开发者可以有效地在vConsole环境中使用vconsole-outputlog-plugin插件，提高移动端网页的调试效率和体验。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【自然语言处理】：R语言文本挖掘与情感分析入门指南

![【自然语言处理】：R语言文本挖掘与情感分析入门指南](https://wisdomml.in/wp-content/uploads/2022/08/tokenizer-1024x512.jpg) # 1. 自然语言处理和R语言基础 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，旨在让计算机能够理解人类语言。随着大数据时代的到来，NLP在文本分析、信息检索、语音识别等方面的应用变得越来越广泛。R语言作为一种开源的统计编程语言，具有强大的数据处理和可视化功能，它在NLP领域的应用也越来越受到重视。本章将带领读者了解自然语言处理的基础知识，以及R语言在处理语言数据时的基本语法和功