Faiss是由Facebook AI Research研发的为浓密向量提供高效类似度搜寻和聚类的框架。通过其官网给出的老手指南，咱们能够疾速地体验Faiss的基本功能。然而，置信大多数人看完官网的老手指南后，对Faiss很多的概念还是有点含糊、无奈清晰的明确这些概念之间的边界。比如说在Faiss中，Quantizer是个什么概念、其与Index之间…

某种非线性变换 φ(x)，将输出空间映射到高维特色空间。φ(x)个别是很难示意的，故咱们只用到K。在低维空间存在 K(x, x′) ，它恰好等于在高维空间中这个内积。简化计算，如SVM（只用到内积），核Kmeans（把求欧式间隔的平方公式合成，变成内积模式）。常见核由高斯核，指数核，径向基核。

ECE9047/9407Final ExaminationInstructions:• Final examination is take-home and open-book. You may use any printed or electronic resources to completethis exam.• There are 5 questions, each is worth 20 marks. Answer every question.• This exam paper has 4 pages.• You should not collaborate with oth…

如果依照当初深度学习界通用的了解（其实是偏离了原意的），Embedding就是从原始数据提取进去的Feature，也就是那个通过神经网络映射之后的低维向量。

​sklearn，全称scikit-learn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过numpy、scipy、matplotlib、pandas等python库实现高效的算法利用，涵盖了简直所有支流机器学习算法。

是一种用于资讯检索与资讯探勘的罕用加权技术。TF-IDF是一种统计办法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要水平。字词的重要性随着它在文件中呈现的次数成正比减少，但同时会随着它在语料库中呈现的频率成反比降落。

1.测试准确率$$r_{\text {test }}=\frac{1}{N^{\prime}} \sum_{i=1}^{N^{\prime}}num\left(\tilde{y}_{i}^{\prime}=\hat{y}_{i}^{\prime}\right)$$2.测试错误率$$e_{t e s t}=\frac{1}{N^{\prime}} \sum_{i=1}^{N^{\prime}} num\left(\tilde{y}_{i}^{\prime} \neq \hat{y}_{i}^{\prime}\right)$$

K-means基于的一个假如是同类样本点会在特色空间造成簇。在K-means算法中，会给定样本集 X 的 n 个数据点，簇的个数 k。每个簇都有一个类别核心 c。K-means的优化指标如下式，式子的意思是让所有数据点离它们所属的类别核心（最近的核心）的欧式间隔之和最小。

以后，咱们能够应用多种技术通过大量数据训练出深度学习模型，具体包含针对图像分类工作的迁徙学习、少样本学习甚至是一次性学习等，也能够基于预训练的BERT或GPT2模型对语言模型进行微调。然而，在局部利用用例中咱们依然须要引入大量训练数据。例如，如果以后图像与ImageNet数据集内的图像齐全不同，或者以后语言语料…

联合监督学习和无监督学习来给模式识别提供额定信息。An extension of unsupervised and supervised learning by including additional information typical of the other learning paradigm.