self.matrix = np.full((self.num_words, self.num_words), avg_dist)

时间: 2023-06-16 11:04:00 浏览: 145
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算法分析np完全理论

这行代码创建了一个由 `num_words` 行和 `num_words` 列组成的矩阵，并且矩阵中的每个元素都初始化为 `avg_dist`。`np.full` 函数的作用是创建一个给定形状和数据类型的数组，并用指定的值填充。在这里，我们使用 `avg_dist` 填充整个矩阵，因为这是我们在文本数据中计算的平均距离。这个矩阵将用于存储词之间的距离信息。
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class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码

dists = np.zeros((num_test, num_train)) # 创建一个距离矩阵，大小为(num_test, num_train) # 计算测试数据集和训练数据集之间的距离 d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) # 先计算两个矩阵的乘积，再将结果...

翻译这段代码class GPR: def __init__(self, optimize=True): self.is_fit = False self.train_X, self.train_y = None, None self.params = {"l": 2, "sigma_f": 1} self.optimize = optimize def fit(self, X, y): # store train data self.train_X = np.asarray(X) self.train_y = np.asarray(y) # hyper parameters optimization def negative_log_likelihood_loss(params): self.params["l"], self.params["sigma_f"] = params[0], params[1] Kyy = self.kernel(self.train_X, self.train_X) + 1e-8 * np.eye(len(self.train_X)) loss = 0.5 * self.train_y.T.dot(np.linalg.inv(Kyy)).dot(self.train_y) + 0.5 * np.linalg.slogdet(Kyy)[ 1] + 0.5 * len(self.train_X) * np.log(2 * np.pi) return loss.ravel() if self.optimize: res = minimize(negative_log_likelihood_loss, [self.params["l"], self.params["sigma_f"]],bounds=((1e-4, 1e4), (1e-4, 1e4)),method='L-BFGS-B') self.params["l"], self.params["sigma_f"] = res.x[0], res.x[1] self.is_fit = True def predict(self, X): if not self.is_fit: print("GPR Model not fit yet.") return X = np.asarray(X) Kff = self.kernel(self.train_X, self.train_X) # (N, N) Kyy = self.kernel(X, X) # (k, k) Kfy = self.kernel(self.train_X, X) # (N, k) Kff_inv = np.linalg.inv(Kff + 0.5e-3 * np.eye(len(self.train_X))) # (N, N) mu = Kfy.T.dot(Kff_inv).dot(self.train_y) cov = Kyy - Kfy.T.dot(Kff_inv).dot(Kfy) return mu, cov def kernel(self, x1, x2): dist_matrix = np.sum(x1 ** 2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(x2 ** 2, 1) - 2 * np.dot(x1, x2.T) return self.params["sigma_f"] ** 2 * np.exp(-0.5 / self.params["l"] ** 2 * dist_matrix)

在初始化函数中，self.is_fit被赋值为False，self.train_X和self.train_y被赋值为None，self.params被赋值为{"l": 2, "sigma_f": 1}，self.optimize被赋值为传入的参数optimize。 在适应函数中，传入参数为X和y，...

修改下列模块代码，使其能够对三维模型的直线特征进行提取：class FaceKernelCorrelation(nn.Module): def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2): super(FaceKernelCorrelation, self).__init__() self.num_kernel = num_kernel self.sigma = sigma self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * np.pi) self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * 2 * np.pi) self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, normals, neighbor_index): b, _, n = normals.size() center = normals.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4) neighbor = torch.gather(normals.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3), 2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1)) neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1) fea = torch.cat([center, neighbor], 4) fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 4) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), torch.cos(self.weight_alpha)], 0) weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1) weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1) weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 4, -1) dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1) fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea))

fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea)) 对比原有的代码，主要修改的地方如下： 1. 修改了 weight_alpha 和 weight_beta 的形状，将...
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ants = np.zeros((self.num_ants, n), dtype=int) # 记录最优路径和距离 best_path = None best_distance = np.inf # 迭代搜索 for iter in range(self.num_iterations): # 初始化蚂蚁位置 ants[:, 0] = ...

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