配置向量化执行引擎 配置向量化执行引擎 openGauss数据库支持行执行引擎和向量化执行引擎，分别对应行存表和列存表。 一次一个batch，读取更多数据，节省IO。 batch中记录较多，CPU cache命中率提升。 Pipeline模式执行，函数调用次数少。 一次处理一批数据，效率高。 openGauss数据库所以对于分析类的复杂查询能够获...

1.4. 支持向量机 1.4. 支持向量机 1.4.1. 分类 1.4.1.1. 多元分类 1.4.1.2. 得分和概率 1.4.1.3. 非均衡问题 1.4.2. 回归 1.4.3. 密度估计, 异常（novelty）检测 1.4.4. 复杂度 1.4.5. 使用诀窍 1.4.6. 核函数 1.4.6.1. 自定义核 1.4.6.1.1....

机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)（一） 机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)（一） 来源：http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/24876849 最近在看斯坦福大学的机器学习的公开课，学习了支持向量机，再结合网上各位大神的学习经验总结了自己的一些关于支持向量机知识。 一、...

Vectorstores 向量数据库 Vectorstores 向量数据库 因为数据相关性搜索其实是向量运算。所以，不管我们是使用 openai api embedding 功能还是直接通过向量数据库直接查询，都需要将我们的加载进来的数据 Document 进行向量化，才能进行向量运算搜索。转换成向量也很简单，只需要我们把数据存储到对应的向量数据库中...

行存转向量化 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 行存转向量化 可获得性 本特性自openGauss 3.0.0版本开始引入。 特性简介 将行存表的查询转换为向量化执行计划执行，提升复杂查询的执行性能。 客户价值 由于行存执行引擎在执行包含较多表达式或者关联操作的复杂查询时，性能表现不佳；而向量...

一、向量空间模型 VSM 1.1 文档-单词 矩阵 1.2 相似度 一、向量空间模型 VSM 向量空间模型主要用于文档的表达。 向量空间模型假设单词和单词之间是相互独立的，每个单词代表一个独立的语义单元。实际上该假设很难满足： 文档中的单词和单词之间存在一定关联性，单词和其前面几个单词、后面几个单词可能存在语义上的相关性，而向量空间模型...

二、线性支持向量机 2.1 原始问题 2.2 对偶问题 2.3 支持向量 2.4 合页损失函数 二、线性支持向量机 对于线性不可分训练数据，线性支持向量机不再适用，但可以想办法将它扩展到线性不可分问题。 2.1 原始问题 设训练集为 ，其中 。 假设训练数据集不是线性可分的，这意味着某些样本点 不满足函数间隔大于等于 1 的约...

6.7 映射向量值 6.7.1 问题 6.7.2 方案 6.7 映射向量值 6.7.1 问题 你想将向量中所有值为 x 的实例改为值 y 。 6.7.2 方案 # 创建一些样本数据 str <- c ( "alpha" , "beta" , "gamma" ) num <- c ( 1 , 2 , 3 ...

1.4. 支持向量机 1.4.1. 分类 1.4.1.1. 多元分类 1.4.1.2. 得分和概率 1.4.1.3. 非均衡问题 1.4.2. 回归 1.4.3. 密度估计, 异常（novelty）检测 1.4.4. 复杂度 1.4.5. 使用诀窍 1.4.6. 核函数 1.4.6.1. 自定义核 1.4.6.1.1. 使用 python 函...

支持向量机算法 功能介绍 参数说明 脚本示例 运行脚本 运行结果 备注 支持向量机算法 功能介绍 支持向量机是一个二分类算法 支持向量机组件支持稀疏、稠密两种数据格式 支持带样本权重的训练 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 C 惩罚项系数 支持向量机算法参数 Double...