向量模型的介绍
向量模型的基本简介?？
查询向量,t表示数据库中索引术语的数目☘🐒-|🌝。和布尔模型中的一样🐕🦺——🦊🐏，文档Dj的向量🦂🦓——|🌲。因此🤩🐜-🐼，文档Dj和用户查询串q以t维向量的形式表示如图2.1所示😑🦛-_🦉🐕。该向量模型计算出文档Dj关于查询串q的相关度🤕——🐫🌻，即向量的相关性🥋——🦡，这种相关性可以通过余（cosine）法则被量化🌷🐄|_🎄🐈⬛：q图2.1 的余弦值即为其中和是文档和查询向量到此结束了？🐆_👽。
向量空间模型（VSM🐑_——🌳🧶：Vector Space Model）由Salton等人于20世纪70年代提出🌷🦃-🌵，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统🌻🌼|-😹。把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算🐪_|🐁，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度🤬🦮|😌，直观易懂🎾——🦛🐓。
查询向量,t表示数据库中索引术语的数目☘🐒-|🌝。和布尔模型中的一样🐕🦺——🦊🐏，文档Dj的向量🦂🦓——|🌲。因此🤩🐜-🐼，文档Dj和用户查询串q以t维向量的形式表示如图2.1所示😑🦛-_🦉🐕。该向量模型计算出文档Dj关于查询串q的相关度🤕——🐫🌻，即向量的相关性🥋——🦡，这种相关性可以通过余（cosine）法则被量化🌷🐄|_🎄🐈⬛：q图2.1 的余弦值即为其中和是文档和查询向量到此结束了？🐆_👽。
向量空间模型（VSM🐑_——🌳🧶：Vector Space Model）由Salton等人于20世纪70年代提出🌷🦃-🌵，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统🌻🌼|-😹。把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算🐪_|🐁，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度🤬🦮|😌，直观易懂🎾——🦛🐓。
向量空间模型（或词组向量模型) 是一个应用于信息过滤🌝*|——🐕，信息撷取🪲|😊，索引以及评估相关性的代数模型🌧|_🪲。SMART是首个使用这个模型的信息检索系统🙀🙊|-🌷。文件（语料）被视为索引词（关键词）形成的多次元向量空间🌺💥|🧧，索引词的集合通常为文件中至少出现过一次的词组😝🤖——|*。搜寻时😪🤩-🎑🐄，输入的检索词也被转换成类似于文件的向量🏓-🏅，..
条件🏉_——🥈🦗：MA∥NC→∠A-∠C=∠B 证明😌🐿|⚾🦈：过点B作PQ//MA.则MA∥NC∥PQ ∵MA∥NC∥PQ🐁🦛_——🙊，∴∠ABQ=∠A,∠CBQ=∠C,∴∠B=∠ABQ-∠CBQ ∴∠A-∠C=∠B 几何模型四👿🐌|🐯：折鸡翅模型条件🛷🦑-🐅：MA∥NC→A=C+ZB 证明🥎|——🐆：过点B作PQ∥MA.则MA∥NC//PQ ∵MA∥NC∥PQ🧐||🎴，∴∠ABQ=∠A⛈|💐🤐，∠CBQ=∠C,∴∠AB还有呢？
向量的爪子模型有什么用啊??？
平面向量的爪子定理如下🤒——🌨：我们在向量部分经常会遇到一个模型🧧——🐸，叫做爪子模型🌜|——🌲，很多同学对于结论记忆非常熟悉🎑🍀_🐅🐼，但是对于爪子模型的实质🖼-——🐷🎄，并不是非常理解♠🦆_——🐣🪄。同时🦅-——😙，很多同学对于爪子模型的应用🎍|🌒🙄，并不熟悉😪🌧_🦢😡。其实爪子模型来源于平面向量三点共线定理🧵-|🐞♠。爪子定理🐰-_😽☘：设O为面上一点☘🐞|🌟，过平面外一点B的直线BO在面上的好了吧🦣————*！
向量自回归（Vector Autoregressive, VAR）模型🕹🦙|——🐥🦢，作为时间序列分析的基石😚😜|*👹，其简写VAR(d)中蕴含着丰富的信息🌏🕹_🌺。VAR模型的本质是通过线性关系捕捉多元时间序列间的动态关联🪱🌒|*⚾，其基本形式以矩阵形式呈现🦒||😐😬：向量自回归模型构建当我们处理由多个单一时间序列构成的矩阵数据时😂-|🌞😈，如记为*-——🐳☘️，它由条时间序列组成🐕_🍀🦑，每个时间到此结束了？🌪😥-🌒🧩。
自然语言处理之词向量模型介绍?？
假设语料库的规模是N🐖_|🦅🐤，相关词汇量是n🦡——_🦥，模型的参数量级为 🤠——|🐙。由此我们可以看到🐅|🐅，随着相关n的增长🦇🐾——🪡，参数规模增长是十分迅速的🪱*-|💐🥌。所以在进行模型设计时🐽⛳_😙，要考虑到小伙伴电脑的牛逼程度才行👺😨__🌵，目前主流计算机能支持到n=10的程度🧩——**。一般让n=4🐚🧿-_🌗，5都是ok的🎫🌑|-🤐😾。2.开始进行计算啦🤗🛷__😪！ 在计算后面会介绍🐋|🎲🐳。
VAR模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型🦌|♥♦，同时😯🌳-|🐨，向量自回归模型也被频繁地用于分析不同类型的随机误差项对系统变量的动态影响♟-——🏐🎽。如果变量之间不仅存在滞后影响🦏——😘😽，而不存在同期影响关系🌿🌧-——🐂，则适合建立VAR模型🌔🧵|🕸，因为VAR模型实际上是把当期关系隐含到了随机扰动项之中🐿|🦟。
向量自回归模型的介绍?？
向量自回归模型（简称VAR模型）是一种常用的计量经济模型🏈🧧|🐊，由克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims）提出😲-——🏈。它是AR模型的推广💐🐔__🦈。
向量模型的优点在于💐🌸————🐼：1) 术语权重的算法提高了检索的性能😠🪲-🐑；2) 部分匹配的策略使得检索的结果文档集更接近用户的检索需求😍|🦋；3) 根据结果文档对于查询串的相关度通过Cosine Ranking公式对结果文档进行排序🌘😭——🌍。