Gelthin

摘要： 用了矩阵求导的知识也有一年半了， 下次来补充上自己的感悟。 作为一名计算数学专业出身的机器学习从业者，居然不太会矩阵求导，略汗。可是，似乎本科的课程上也没有专门讲如何进行矩阵求导。在进入机器学习领域一年多后，自己摸索了一段时间，对矩阵求导有些熟悉了。来总结一下自己的感悟。 阅读全文

摘要： 今年的CCDM大会于8月5-9日在美丽的泉城济南举行，连同CCDM大会一起举办的还有第一届 CCF-ICAI 会议。有些可惜的是，后续两天要测试人工智能社会保险反欺诈比赛的代码，因此后一个会议CCF-ICAI 没去成，没有听到 Sugyama大佬、做NLP方向的顶级大牛 zhouming 大佬的报告 阅读全文

摘要： \#先写到这里，下次再补充详细的推导细节。 对于PCA算法，《Foudations of ML》、《Understanding ML》、周老师的《机器学习》以及《Data Mining》、PRML 和 花书《深度学习》甚至统计学的多元统计分析课本中的出发角度和推导方式都各不相同。 周老师的《机器学习 阅读全文

摘要： 这些天看论文用到了图的Laplace 矩阵，准备来总结一下： 1. from： A co-regularization approach to semi-supervised learning with multiple views 设一个图 \(G\) 的邻接矩阵（similarity matri 阅读全文

摘要： python 中要动态生成一系列变量名，要写一个程序，让 a1=1，a2=2，… a100=100通常类似于matlab 中，可以使用 eval，但是实际上根本不需要这种危险的东西，因为Python的变量名就是一个字典的key而已。 要获取这个字典，直接用 locals 和 globals 函数即可 阅读全文

摘要： 希望生成一系列不同精度的 Naive Bayes 分类器，故需要保存多个这样的算法模型。 在python 语言中，可以用字典来保存 算法模型 import copy ##需要对模型进行 copy,故要 copy 模块 print('生成') for i in np.arange(0,100): y_ 阅读全文

摘要： 这是 KDD18的Research Track 的一篇 paper。在pricai-18会议上亲自听到了论文的第二位作者做的报告，感觉是一篇非常好的工作。 回来后，打印了论文，并把论文的除实验外的部分通读了一遍。 这篇文章针对许多应用中会可能出现的 feature missing 问题，特征缺失通常 阅读全文

摘要： 2019-01-25 最近对众包领域的文章有了新的认识，之前写的太乱了，下面来重新整理一下。 Error Rate Bounds and Iterative Weighted Majority Voting for Crowdsourcing（Arxiv14） 这篇文章对众包中的 Dawid-Ske 阅读全文

摘要： 1.支持向量机--理论、算法与拓展 邓乃扬、田英杰 非常好的一本书，第一章介绍了凸优化问题的对偶理论，KKT条件，弱对偶性，强对偶性，Slater 条件。中间引入支持向量机的过程很细致，比一般的机器学习类书籍的理论分析更为具体，很适合数学背景的同学研读。 2.算法概论， Sanjoy Dasgupt 阅读全文

摘要： TeXworks 是一款小巧好用的LaTeX编辑器。虽然不像其他LaTeX编辑器 (如 TeXStudio, TeXMaker, WinEdt) 有着各种高级的功能，但其自带的功能特性若能全部用上，对于编写大部分LaTeX文件已游刃有余。特别地，这一款编辑器非常符合简洁至上的准则和设计美学。Texw 阅读全文