摘要：
在计算机领域，即使在某一方面投入再多，结果也没有太大的改变，因为它受限于成本、空间、电力供应、散热等移速。 解决方法是在各个影响因素之间选择一个平衡点，然后多次地重复它。 阅读全文
2017年12月21日
2017年12月12日
摘要：
http://www.jb51.net/article/66972.htm https://www.2cto.com/database/201501/372767.html 常用sql语句： mysql -h localhost -u 用戶名 -p密碼 //連接數據庫use desk_show; / 阅读全文
2017年12月6日
摘要：
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下： （1）适当选择c个类的初始 阅读全文
2017年11月28日
摘要：
f f''>0 then concave U形 if f''<0 then convex ∩形 作者：Ger Young链接：https://www.zhihu.com/question/22125449/answer/39205564来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转 阅读全文
2017年11月24日
摘要：
深度学习超参数简单理解 >learning rate,weight decay和momentum 深度学习超参数简单理解 >learning rate,weight decay和momentum 说到这些参数就会想到Stochastic Gradient Descent (SGD)！其实这些参数在c 阅读全文
2017年11月23日
摘要：
贝叶斯定理 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的一则定理。 在参数估计中可以写成下面这样： 这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即 在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称： P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它 阅读全文
摘要：
KD树种k指的是空间维度，和knn中的k值代表含义不同 举例数据维度只有2维，所以可以简单地给x，y两个方向轴编号为0,1，也即split={0,1}。 （1）确定split域的首先该取的值。分别计算x，y方向上数据的方差得知x方向上的方差最大，所以split域值首先取0，也就是x轴方向； （2）确 阅读全文
2017年11月22日
摘要：
NDCG（normalized discounted cumulative gain，归一化折损累计增益）是一种近年来逐渐被采用的指标，尤其是在基于机器学习的排序方法中。NDCG是针对连续值的指标，它基于前k个检索结果进行计算。设R(j,d)是评价人员给出的文档d对查询j的相关性得分（通常是一个概率 阅读全文
摘要：
1. Ranking as Sequential Decision Making Advantages: beyond independent relevance 2. RL: Learn to make good sequences of decisions 3. Alpha Go: Breadt 阅读全文
