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RSS订阅原创 SBT构建开发环境
SBT构建开发环境1）安装安装大体可参考http://www.scala-sbt.org/release/tutorial/zh-cn/Combined+Pages.html 中所示，我的过程如下：windows环境，下载sbt-0.13.6.zip，解压后，将sbt-launch.jar复制到 D:\Program Files\sbt 下，并在该目录下新建sbt.bat，加入：s
2014-12-06 15:36:09
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原创 spark-mllib-TFIDF实现
TF就是词在一篇文章中的词频，IDF就是逆词频，IFIDF就是两者乘机，常用来表示词在文章中主要性，公式表示为：官网上给出使用IF-IDF的例子代码：object TfIdfTest { def main(args:Array[String]){ val conf = new SparkConf().setAppName("TfIdfTest")
2014-11-04 15:25:41
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原创 spark-mllib-kmeans向量表示和距离计算
mllib在实现kmeans的过程中，对于距离的计算，使用了一些技巧。首先要注意的是，mllib的jar中包org.apache.spark.mllib.linalg下定义了DenseVector，SparseVector，Vector等类或对象或特质。但实际上在真正计算过程中，mllib都是使用的breeze.linalg中的DenseVector，SparseVector，Vect
2014-11-04 15:24:29
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原创 刘鹏计算广告学2：广告的基本知识（二）
计算广告学是一门由信息科学、统计学、计算机科学以及微观经济学等学科交叉融合的新兴分支学科。前MediaV首席科学家、前Yahoo！高级科学家刘鹏开设计算广告学（Computational Advertising）公开课。课程地址：http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=321007#/courseDetail第一章：广告的基本
2013-11-25 16:34:00
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原创 刘鹏计算广告学1：广告的基本知识（一）
计算广告学是一门由信息科学、统计学、计算机科学以及微观经济学等学科交叉融合的新兴分支学科。前MediaV首席科学家、前Yahoo！高级科学家刘鹏开设计算广告学（Computational Advertising）公开课。课程地址：http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=321007#/courseDetail第一章：广告的基本
2013-11-25 16:31:49
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原创 内容匹配广告投放技术7：品牌展示广告（三）（百度文库课程）
该文是百度文库课程《计算广告学之内容匹配广告&展示广告原理、技术和实践》的课程笔记，感谢百度！课程地址http://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d第四章：品牌展示广告第四章主要讲品牌展示广告，包括品牌展示广告基本概念，售卖，基础技术，精准投放技术以及效果测评。第四节：品牌展示广告的基础技术
2013-11-21 19:06:54
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原创 内容匹配广告投放技术6：品牌展示广告（二）（百度文库课程）
该文是百度文库课程《计算广告学之内容匹配广告&展示广告原理、技术和实践》的课程笔记，感谢百度！课程地址http://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d第四章：品牌展示广告第四章主要讲品牌展示广告，包括品牌展示广告基本概念，售卖，基础技术，精准投放技术以及效果测评。第三节：品牌展示广告的精准投放技术
2013-11-21 18:28:23
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原创 内容匹配广告投放技术5：品牌展示广告（一）（百度文库课程）
该文是百度文库课程《计算广告学之内容匹配广告&展示广告原理、技术和实践》的课程笔记，感谢百度！课程地址http://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d第四章：品牌展示广告第四章主要讲品牌展示广告，包括品牌展示广告基本概念，售卖，基础技术，精准投放技术以及效果测评。第一节：品牌展示广告基本概念展示广
2013-11-21 17:03:26
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原创 内容匹配广告投放技术4：网盟CTR预估（百度文库课程）
该文是百度文库课程《计算广告学之内容匹配广告&展示广告原理、技术和实践》的课程笔记，感谢百度！课程地址http://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d第三章：网盟CTR预估第三章主要包括三小节：CTR预估背景，CTR预估特点，CTR预估模型CTR即广告点击率第一节：CTR预估背景在点击计费时，
2013-11-20 20:16:03
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原创 内容匹配广告投放技术3：网盟广告匹配（二）（百度文库课程）
该文是百度文库课程《计算广告学之内容匹配广告&展示广告原理、技术和实践》的课程笔记，感谢百度！课程地址http://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d第二章：网盟广告匹配这章包括网盟广告投放，广告匹配算法，页面特征提取，用户特征提取，广告特征提取这五个小节。第三节：页面特征提取三类特征，用户特
2013-11-19 21:37:32
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原创 内容匹配广告投放技术2：网盟广告匹配（一）（百度文库课程）
该文是百度文库课程《计算广告学之内容匹配广告&展示广告原理、技术和实践》的课程笔记，感谢百度！课程地址http://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d第二章：网盟广告匹配这章包括网盟广告投放，广告匹配算法，页面特征提取，用户特征提取，广告特征提取这五个小节。第一节：网盟广告投放网盟生态圈，ROI：
2013-11-18 22:01:57
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原创 内容匹配广告投放技术1：网盟概述&工程架构（百度文库课程）
该文是百度文库课程《计算广告学之内容匹配广告&展示广告原理、技术和实践》的课程笔记，感谢百度！课程地址http://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d第一章：内容匹配广告投放技术：网盟概述&工程架构这章讲述内容匹配广告投放技术的概要，包括基本概念，系统框架，以及应用技术。四大角色——互联网广告涉及的四大角
2013-11-18 17:49:20
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原创 线性代数导论35——线性代数全总结
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第三十五课时：线性代数全总结本节是Gilbert Strang主讲的线性代数导论最后一讲，我想我会想念这位伟大的教授的！任何科学都离不开数学，对计算机科学尤其如此，数据挖掘，机器学习都要以线性代数为基础，当
2013-11-14 11:52:26
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原创 线性代数导论34——左右逆和伪逆
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第三十四课时：左右逆和伪逆本讲的主题是左右逆，伪逆，当然也包括以前的内容，四个基本子空间。Am×n，m行n列1）矩阵可逆：即两边逆，AA-1 = I = A-1A ，此时r=m=n，A为
2013-11-13 17:17:46
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原创 线性代数导论33——第三阶段总结
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第三十三课时：第三阶段总结复习本讲梳理知识要点：1）特征值与特征向量Ax=λx；2）微分方程；3）对称矩阵A=AT的特征值是实数，总存在足够的特征向量特征值使它可以对角化：A=QΛQT；4）正定矩阵是特征值均为正的对称矩阵
2013-11-13 11:32:16
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原创 线性代数导论32——基变换和图像压缩
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第三十二课时：基变换和图像压缩本讲关于基变换，从一组基变换到另外一组基，这在应用中比较常见，还会讲有关应用信号压缩，图像压缩。主题仍是线性变换与矩阵关联。图像压缩——傅里叶变换压缩包括无损压缩和有损压缩
2013-11-12 19:36:14
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原创 线性代数导论31——线性变换与对应矩阵
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第三十课时：线性变换与对应矩阵本讲从线性变换这一概念出发，每个线性变换都对应于一个矩阵。矩阵变换的背后正是线性变换的概念。理解线性变换的方法就是确定它背后的矩阵，这是线性变换的本质通过线性变换来描述一个投影
2013-11-12 09:35:35
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原创 线性代数导论30——奇异值分解
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第三十课时：奇异值分解本讲讲奇异值分解SVD=Singular Value Decomposition，这是矩阵最终和最好的分解。任意矩阵A=UΣVT，分解的因子是正交矩阵，对角矩阵，正交矩阵。正定矩阵的奇异值
2013-11-06 22:15:45
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原创 线性代数导论29——相似矩阵和若尔当形
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十九课时：相似矩阵和若尔当形本讲介绍相似矩阵，两个矩阵相似意味着什么。正定矩阵回顾上讲内容，正定矩阵有xTAx>0，也可直接通过特征值，主元或者行列式来做判断。假设A是一个正定矩阵，它是一个对称
2013-11-05 21:20:59
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原创 线性代数导论28——正定矩阵和最小值
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十八课时：正定矩阵和最小值本讲学习正定矩阵positive definite matrices，这个主题把整门课的知识融为一体，主元，行列式，特征值，不稳定性，新表达式xTAx。目标是：怎么判断一个矩阵是否是正定矩阵，
2013-11-05 11:55:19
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原创 线性代数导论27——复数矩阵和快速傅里叶变换
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十七课时：复数矩阵和快速傅里叶变换本讲学习有关复数的相关问题。当特征值为复数时，特征向量也变为复数。如何求两个复向量的内积。一个重要的复矩阵的例子就是傅里叶矩阵。 还将介绍傅里叶变换，简称FFT，在计算机里常用，特别是
2013-11-04 20:48:49
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原创 线性代数导论26——对称矩阵和正定性
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十六课时：对称矩阵和正定性本讲是关于对称矩阵的知识，AT=A，理解对称矩阵的特征值和特征向量，矩阵的特殊性应该表现在特征值和特征向量上。两个待证明性质实对称矩阵的特征值也是实数在对称矩阵的特征向量中
2013-11-04 16:12:36
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原创 线性代数导论25——第二阶段总结
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十五课时：第二阶段总结本讲是对前阶段的复习课。主要内容有正交性QTQ=I；计算到线和子空间的投影，用来解决Ax=b的问题；格拉姆-施密特正交化将无关的向量投影到另一向量，将获得的向量投影从向量中减去，新得到向量和之前的
2013-11-04 11:31:40
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原创 线性代数导论24——马尔科夫矩阵、傅立叶级数
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十四课时：马尔科夫矩阵、傅立叶级数本讲讲解特征值的应用，马尔科夫矩阵理论，傅里叶级数（它是投影矩阵的巧妙应用）马尔科夫矩阵满足两条性质：1）所有元素大于等于0； 2）所有矩阵的列相加等于1。（这个性质保
2013-11-02 16:31:34
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原创 线性代数导论23——微分方程和exp(At)
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十三课时：微分方程和exp(At)本文涉及微分方程，如何解一阶方程，一阶导数，常系数线性方程，可以将他们转化为线性代数的问题，关键思路是：常系数线性方程的解是指数形式的，如果在找一个指数形式的解，找出指数是多少，系数是
2013-11-02 11:22:32
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原创 线性代数导论22——对角化和A的幂
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十二课时：对角化和A的幂Ax=λx,特征值、特征向量的应用以及为什么需要特征值和特征向量。对角化 S-1AS=Λ假设A有n个线性无关的特征向量（大前提），将他们按列组成矩阵S，S为特征向量矩阵，那么S-
2013-11-01 17:36:24
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原创 线性代数导论21——特征值和特征向量
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十一课时：特征值和特征向量对方阵的特征值和特征向量做讲解，矩阵的特征值和特征向量会反映出矩阵的重要信息，后面的课将讲解特征值和特征向量的应用以及为什么需要特征值和特征向量。特征向量和特征值概念Ax，矩阵
2013-11-01 12:14:40
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原创 线性代数导论20——克莱姆法则、逆矩阵、体积
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第二十课时：克莱姆法则、逆矩阵、体积本文介绍行列式的应用，行列式用一个数值就包含所有信息。先回顾上讲的内容：行列式的代数余子式表达式：求逆矩阵公式A的求逆矩阵公式：A-1=（1/detA）*
2013-10-31 21:08:45
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原创 线性代数导论19——行列式公式和代数余子式
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十九课时：行列式公式和代数余子式本讲目的是找出行列式的求解公式，代数余子式的概念。对于2×2的方阵，利用三大性质，特别是线性性质可得到推导方法，这种方法是一次取一行进行变换。对于3×3的矩阵，可以同样
2013-10-31 18:18:46
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原创 线性代数导论18——行列式及其性质
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十八课时：行列式及其性质 determinants关于方阵的行列式，需要行列式的重要原因是求特征值。每个方阵都有与其相关的行列式值detA，或者|A|，一个行列式的值把尽可能的信息包含在里头。行列式非零等价于矩阵可逆，行
2013-10-31 16:24:11
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原创 线性代数导论17——正交矩阵和Gram-Schmidt正交化
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十七课时：正交矩阵和Gram-Schmidt正交化这是关于正交性最后一讲，已经知道正交空间，比如行空间和零空间，今天主要看正交基和正交矩阵一组基里的向量，任意q都和其他q正交，两两垂直，内积为零，且qi不和自
2013-10-31 11:52:05
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原创 线性代数导论16——投影矩阵和最小二乘
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十五课时：投影矩阵和最小二乘 Projections matrix and Least squares投影矩阵回顾上一讲的内容，只要知道矩阵A的列空间，就能得到投影矩阵P的导出式。上述两种情况的证明，
2013-10-30 22:57:46
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原创 线性代数导论15——子空间投影
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十五课时：子空间投影教授说要让这讲名垂青史，想必此讲是重中之重吧。讲投影。怎样投影，为什么要投影到其他子空间。从一个简单例子看：向量b到向量a的最短距离，b在a上的投影是p，a垂直于e，e就像误差e=b-
2013-10-30 17:20:19
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原创 线性代数导论14——正交向量与子空间
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十四课时：正交向量与子空间本文讲解什么是向量的正交，什么是子空间的正交，什么是基的正交。记住上图，四个子空间两两正交。正交向量在n维空间中，向量之间的夹角是90度，判断两个向量X,Y是
2013-10-30 13:06:40
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原创 线性代数导论13——第一阶段总结
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十三课时：第一阶段总结应该说第一阶段复习，本讲主要以一些精要例子来增强对概念的理解，还有一些重要的真命题。题1：已知Ax和x，如下1）求行向量的生成空间的维数由已知可得A是3×3的矩阵，A的零空间
2013-10-29 21:16:47
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原创 线性代数导论12——图和网络
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十二课时：图和网络本讲着重于线性代数的应用，线性代数处理的矩阵都是有出处的，来自实际问题，描述问题的拓扑结构。应用数学中最重要的模型，离散数学称之为”图“。一个图包含结点和边假设一个电路图，4个结点，n=4，
2013-10-29 12:29:58
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原创 线性代数导论11——矩阵空间、秩1矩阵和小世界图
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十一课时：矩阵空间、秩1矩阵和小世界图矩阵空间矩阵空间，可看着是新的向量空间，比如3×3的矩阵，它们加法或数乘都停留在3×3矩阵空间，3×3矩阵有一些子空间：3×3对称矩阵的子空间（两个对称矩阵相加还是对称的
2013-10-28 21:25:22
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原创 线性代数导论10——四个基本子空间
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第十课时：四个基本子空间Am×n，列空间C(A)，零空间N(A)，行空间C(AT)，A转置的零空间（通常叫左零空间），线性代数的核心内容，研究这四个基本子空间及其关系零空间N(A)n维向量，是Ax=0的解，
2013-10-28 15:34:33
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原创 线性代数导论9——线性相关性、基、维数
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第九课时：线性相关性、基、维数学习什么是”线性相关性“，“线性无关”，什么是由向量组所“生成”的空间，什么是向量空间的“基”，什么是子空间的“维数”。一、知识背景Ax=b，Am×n，其中m二、向
2013-10-10 19:28:17
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原创 线性代数导论8——求解Ax=b：可解性和解的结构
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 第八课时：求解Ax=b：可解性和解的结构本课时的目标是Ax=b，可能有解，也可能无解，需要通过需要消元才知道，有解的话是唯一解还是很多解。继续用上课时的例子。注意到，方程组中，第三行是第一行和第二行
2013-08-29 23:16:11
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