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[TOC] "《Subgradients》" "Subderivate wiki" "Subgradient method wiki" "《Subgradient method》" "Subgradient Prof.S.Boyd,EE364b,StanfordUniversity" "《Chara 阅读全文
posted @ 2019-04-12 16:07
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[TOC] "《Subgradients》" "Subderivate wiki" "Subgradient method wiki" "《Subgradient method》" "Subgradient Prof.S.Boyd,EE364b,StanfordUniversity" "《Chara 阅读全文
posted @ 2019-04-11 15:49
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[TOC] Drineas P, Kannan R, Mahoney M W, et al. Fast Monte Carlo Algorithms for Matrices II: Computing a Low Rank Approximation to a Matrix[J]. SIAM Jo 阅读全文
posted @ 2019-04-06 21:36
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[TOC] "《Convex Optimization》" 之前，讲的下降方法以及Newton方法都是在无约束条件的前提下的。这里讨论的是在等式约束（线性方程）的前提下讨论的。我们研究的是下面的凸优化问题： $$ \begin{array}{ll} minimize & f(x) \\ s.t. & 阅读全文
posted @ 2019-03-29 16:51
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[TOC] "《Convex Optimization》" 最速下降方法 $f(x+v)$在$v=0$处的一阶泰勒展开为： $$ f(x+v)\approx \hat{f}(x+v) = f(x) + \nabla f(x)^{T}v $$ $\nabla f(x)^{T}v$是$f$在$x$处沿$ 阅读全文
posted @ 2019-03-18 18:58
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[TOC] 《Python 3 程序开发指南》 学习笔记 python b1 = "小刚的蓝色水笔" b2 = b1.encode() b2 b'\xe5\xb0\x8f\xe5\x88\x9a\xe7\x9a\x84\xe8\x93\x9d\xe8\x89\xb2\xe6\xb0\xb4\xe7\ 阅读全文
posted @ 2019-03-16 21:26
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[TOC] "《Convex Optimization》" 在介绍下降方法之前，我们需要先看一些预备的知识。 预备知识 我们假设目标函数在下水平集$S$上是强凸的，这是指存在$m 0$，使得 $$ \nabla^2 f(x) \succeq mI $$ 对于任意$x$成立。 注意，这个广义不等式，是 阅读全文
posted @ 2019-03-16 12:00
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@[toc] 终究有一天，还是得接触这个让人捉摸不透的东西。我总感觉他太过神秘，所以对他没有什么好感。无奈，他如此实用，不得不拜访一下。我不管什么CNN和RNN，这些花里胡哨的东西，我感觉就像边角料。 参考《Pattern Recongition》 源 神经网络，就其类别来讲是非线性判别，而非线性判 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:37
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[TOC] 《Python 3 程序开发指南》 学习笔记 13.1 Python的正则表达式语言 13.1.1 字符与字符类 特殊字符：\\.^$?+ {} "" | 在一个字符类内部，除\\外，特殊字符不再具备特殊意义. 当^ 为一个字符类的第一个字符时，表其特殊含义否定。 表示一个字符范围，如果 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:33
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[TOC] 《Python 3 程序开发指南》 学习笔记 6.1 面向对象方法 duck typing “如果走起来像只鸭子，叫起来也像只鸭子，那它就是一只鸭子。” 访问限制 __ 6.2 自定义类 class className: suite class className(base_classe 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:32
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@[TOC] 首先，需要指出的是，Python的变量采用的是对象绑定的方式，在程序运行过程中，要时刻注意，对象的变化和共享。 = 第一种情况 = 右边是值 这种情况并不会产生歧义 第二种情况 = 右边是对象引用（变量——个人的说法） 当变量（b)为固定类型——float, int, str, fro 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:31
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[TOC] 5.1 模块与包 在命令行输入以下，检查模块是否存在 python c "import 模块名" 表示没有相应的模块。 对于自定义模块，可以采用首字母大写来避免与标准库重复。 5.1.1 包 Graphics/ __init__.py Bmp.py Jpeg.py Png.py Tiff 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:30
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[TOC] 4.1 控制结构 4.1.1 条件分支 if ....: suite1 elif ...: suite2 ... elif ...: suiteN else: suite_else 条件表达式 expression1 if boolean_expression else expressi 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:29
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@[toc] 第三章 组合数据类型 3.1 序列类型 3.1.1 元组 元组和字符串类似，是固定的，不能替换或者删改包含的任意项 3.1.2 命名的元组 (collections.nametuple()) collections 模块提供了 namedtuple() 函数，该函数用于创建自定义的元组 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:28
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[toc] 苦numpy久矣！ "Numpy 教程" The Basics |属性|解释 | | | | | ndarray.ndim|返回ndarray的轴数,向量轴为1，矩阵是2，以此类推 | | ndarray.shape|返回ndarray的形状(n,m) | | ndarray.size| 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:26
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[TOC] Python 关键字 and continue except global lambda pass while as def False if None raise with assert del finally import nonlocal return yield break el 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:25
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逻辑操作符 身份操作符 is 身份比较速度快，原因是对直接对内存地址进行比较，所以内容相同的俩个变量结果却是false。 比较操作符 这里只要注意一点 2.循环输入数字输出长度，和，最大最小值，平均值 3. 超级超级巨大巨大罪过的诗 很粗暴的一种排序方式，不过不计较这么多了，简单易懂就行。 。。。 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:24
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这些天看了一些关于采样矩阵（大概是这么翻译的）的论文，简单做个总结。 FAST MONTE CARLO ALGORITHMS FOR MATRICES I: APPROXIMATING MATRIX MULTIPLICATION 算法如下： 目的是为了毕竟矩阵的乘积AB， 以CR来替代。 其中右上角 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:01
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论文背景： 面对来袭的数据，连续样本不一定是不相关的，甚至不是同分布的。 当前，大部分在线PCA都只关注准确性，而忽视时效性！ 噪声？数据缺失，观测有偏，重大异常？ 论文内容： Section 2 Online Settings Online PCA, 就是在观察到$x1, x2, x3, \dot 阅读全文
posted @ 2019-03-14 09:00
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[toc] Oja's rule 这俩天看了Oja的俩篇论文，被其中的证明弄得云里雾里，但愿我的理解没有出太大问题吧。 "Oja's rule Wiki" "Oja's rule 知乎" A Simplified Neuron Model as a Principal Component Analy 阅读全文
posted @ 2019-03-14 08:58
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