2015年9月28日

摘要: RankNet 论文的笔记: "Learning to rank using gradient descent" . 模型 特征 xiRd 模型函数:f:RdR若 $f(\mathbf x_i) f(... 阅读全文
posted @ 2015-09-28 23:49 bingoe 阅读(171) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2015年9月11日

摘要: 这篇笔记主要参考冯杨的五篇博客: "在线最优化求解(Online Optimization)" 。因为对于在线学习方法,稀疏性问题需要特别关注:每次在线学习一个新 instance 的时候,优化方向并不一定是全局最优,不容易产生稀疏解,而简单截断又可能将从全局看不该稀疏掉的特征变为零。所以这里以 ... 阅读全文
posted @ 2015-09-11 11:36 bingoe 阅读(408) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2015年8月13日

摘要: # 欢迎使用 Cmd - 在线 Markdown 编辑阅读器------ex2y2dx=2π我们理解您需要更便捷更高效的工具记录思想,整理笔记、知识,并将其中承载的价值传播给他人,**Cmd Markdown** 是我们给出的答案 ... 阅读全文
posted @ 2015-08-13 13:52 bingoe 阅读(327) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2015年4月13日

摘要: 1. 玻尔兹曼分布:p(E)eE/kT2. RBM两层:隐层和可视层, v, hvi{0,1},   hj{0,1} - 能量假设: $$ E (\mathbf v, ... 阅读全文
posted @ 2015-04-13 12:18 bingoe 阅读(453) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2015年1月16日

摘要: 衡量两个次序的差异的指标1. FitnessF=1Zjwjα(|piqj|+1)+(1α)pi其中:pj: 待排序中第 j 条结果的位置qj: 待测排序的第 j 条结果在... 阅读全文
posted @ 2015-01-16 12:12 bingoe 阅读(877) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年7月28日

摘要: 一、说明 一个最常见的分类算法.训练集:{(x(1),y(1)),...,(x(i),y(i)),...,(x(m),y(m))}.训练参数:$ \theta = (\theta_0, \the... 阅读全文
posted @ 2013-07-28 21:51 bingoe 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年3月12日

摘要: 本文从理论基础的角度梳理对SVD的理解,不涉及SVD的实现算法。若有不准确的地方,请指正。转载请注明出处。 下面是两篇介绍SVD基础的非常不错的文章,本文的一些思路参考了它们:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-a... 阅读全文
posted @ 2013-03-12 22:23 bingoe 阅读(560) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年2月28日

摘要: 1、PageRank算法 Google 著名的 PageRank 算法根据网页间的链接情况计算网页的重要程度。每个页面(Document)的 PageRank 值用向量 p 表示。页面间的链接关系用矩阵 H 表示,其中 Hij 表示页面 i 跳转到 j 的概率,满足\begin{equation} H_{ij} = \left\{ \begin{array} {ll} 0 & \textrm{(if i have no link to j)} \\ \frac{1}{k_i} & (\textrm{if i have 阅读全文
posted @ 2013-02-28 23:41 bingoe 阅读(1220) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 关于在博客园中支持Latex的功能,感谢逻辑客的分享,有兴趣的可以去看看。写几个公式,展示一下效果: 欧拉公式:虚实两界,其有轮回:eiθ=cosθ+isinθ 牛顿万有引力定律:爱风车,爱实验,也爱苹果:\begin{a... 阅读全文
posted @ 2013-02-28 22:28 bingoe 阅读(447) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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