- 博客(23)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 2016 年年终总结
先列个大纲，1. 房子 通过关注一些微博，对宏观经济学和房价有了更多的认识2. 情感 少有波折，依然是两手空空3. 工作 反思的太少4. 旅行 宁波，杭州5. 心态 确实更成熟了
2016-12-26 22:10:53
563
原创 揭露骗子会议CSDHA
1. 这个会议的主页 http://www.csdha.org/ 2. 我4月2号投的，7号就收到录用通知了。 3. csdha 2015都是第三届了，但前两届录用的会议在EI数据库上搜不到 4. 还有各种处处可疑的地方......
2015-04-07 10:23:18
1871
原创 2014年年终总结
2014年1月初，也就是元旦后的第一个上班日，我去盖伦电子实习。 这是我第一次实习，我当初找实习的时候，就没投几家公司，大点的公司一个也没投，因为不自信，以后要自信一点。当时拿到两个实习的机会，一个是盖伦电子，另一个是青岛的公司。青岛那个是做.net,盖伦是做测试，我既不想做测试，也不想做.net,几经犹豫，决定去盖伦。事后也证明这个选择基本正确，因为导师那时候三天两头
2014-12-20 11:03:30
694
原创 brainfuck language
看到一个网站，http://fun.coolshell.cn/first.html， 需要解释brainfuck，我就写了个程序，把 brainfuckz
2014-08-17 20:31:50
696
原创 考虑一个特殊的hash函数h，能将任一字符串hash成一个整数k，其概率p(k) = 2^(-k),k = 1,2,3,4,....对于一个未知大小的字符串集合S中的每一个元素取hash值所组成的集
看到一个笔试题，我觉得有点难，而且好像别人做的都不对，
2014-08-03 20:54:14
5535
4
原创 拒绝采样(rejection sampling)
这篇关于采样的文章主要根据prml和wiki来的。 关于采样， 统计学中，有时我们需要获得某一个分布的样本， 比如我们想获得【0 1】之间几个均匀随机数， 就可以说对【0 1】之间的均匀分布进行采样。 对于特定的分布， 有的我们可以从获得服从这个分布的样本， 比如一条街上每天交通事故的数量服从泊松分布， 我们把每天的数据收集起来，就可以得到服从这个分布的样本集。但有时直
2013-10-10 20:44:32
11316
原创 多标签分类（multilabel classification ）
这几天看了几篇相关的文章， 写篇文章总结一下，就像个小综述一样， 文章会很乱 1、multilabel classification的用途 多标签分类问题很常见， 比如一部电影可以同时被分为动作片和犯罪片， 一则新闻可以同时属于政治和法律，还有生物学中的基因功能预测问题， 场景识别问题，疾病诊断等。 2. 单标签分类 在传统的单标签分类中，训练
2013-08-30 15:23:58
37820
5
原创 matlab连续读取一个文件夹中的多个文件
用matlab依次读入文件夹中的多个文件，假设要读取文件夹里的多个jpg图片，代码如下folder = 'D:\matlab2012\workspace\miml-image-data'; % 文件夹路径files = dir([folder '\*.jpg']); %查找所有jpg文件for i = 1 ; numel(files)
2013-07-09 16:19:16
3933
原创 python 引入不同路径的module
我们有时需要将自己写的python文件放到单独的文件夹中，但不能直接用import 引入，所以需要设置python路径 假设我们将文件hello.py放到了D:\python\py中，可以这样设置 import sys sys.path.append('D:\python\py') 然后就可以import hello 了 但重新载入python 后，sys.path里
2013-06-03 12:11:17
1171
原创 Gamma函数
本文对统计学中的几个分布或用到的几个函数仅仅提及一下 这些内容大部分来自文章“LDA数学八卦”。 Gamma函数：，这是一个关于x的函数，函数中存在一个对t的定积分 Gamma函数的两个性质： Gamma函数的图像： Beta函数： Beta函数有连个参数，是关于m和n的函数，而且是对称函数，即B(m，
2013-04-23 21:38:13
4357
原创 线性模型（1）
机器学习中用于分类和回归的模型中，线性模型是最简单的模型了，最近看了Pattern Recognition and Machine Learning中线性模型的部分，这里把其中的几个个人认为比较重要的地方记下来，算是做笔记了 线性模型是因为模型对其中的参数是线性的，但对输入的向量（特征）并不一定是线性的，因为基函数（basic function）可能不是线性的 最简单的线性模型
2013-04-23 21:37:02
979
原创 受限玻尔兹曼机机（restricted boltzmann machine）
最近在看Hinton的论文，他的深度置信网络用的是受限玻尔兹曼机（RBN），这里简单介绍下RBM，内容基本来源于他的论文A practical guide to train restricted boltzmann machine. 假设训练集是二元（binary）向量，这里为了便于解释，认为是二元的图片。RBM是一个两层的网络，这里随机二元像素与随机二元特征检测单元相连，每条连接都
2013-04-18 18:55:04
8296
2
原创 关于朗格朗日乘子
看了"Some Notes on Applied Mathmatics for Machine Learning"中关于拉格朗日的部分，把其中比较重要的部分记在这里 拉格朗日乘子发主要用于解决受限优化问题（constrained optimization），而限制常用C来表示，如Ci(x) = 0;下面分一等式限制，多等式限制，不等式限制介绍拉格朗日，最后给出几个朗格朗日的例子
2013-04-16 19:29:58
3144
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人