摘要：
MAP is the optimization of prior times likelihood in bayesion method.MAP is not invariant to paramerterization. It is a point estimation and tend to s... 阅读全文
posted @ 2014-11-26 23:15 wintor12 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2014年11月26日
2014年9月7日
摘要：
sign up google developer console, create project, generate API keyhttp://stackoverflow.com/questions/4082966/google-web-search-api-deprecated-what-now... 阅读全文
posted @ 2014-09-07 12:00 wintor12 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2014年9月2日
摘要：
http://www.ntu.edu.sg/home/ehchua/programming/webprogramming/Python1_Basics.htmlExpression in parentheses(), square bracket[], and curly braces{}can s... 阅读全文
posted @ 2014-09-02 05:25 wintor12 阅读(267) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2014年8月20日
摘要：
incomplete final line found by...The message indicates that the last line of the file doesn't end with an End Of Line (EOL) character (linefeed (\n) o... 阅读全文
posted @ 2014-08-20 12:20 wintor12 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
(1)> x = 11> x[1] 11> print(x)[1] 11> y ls()[1] "x" "y"> rm(y)> y x1 = c(1,3,5,7,9)> x1[1] 1 3 5 7 9> sqrt(y)[1] 3> log(y)[1] 2.197225> log2(y)[1] 3... 阅读全文
posted @ 2014-08-20 00:17 wintor12 阅读(112) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2014年8月11日
摘要：
How to choose q() to sample theta? Usally gausian, for the parameter u and sigma, we can get from cross validation.Importance sampling can only work o... 阅读全文
posted @ 2014-08-11 10:45 wintor12 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2014年8月9日
摘要：
Class:def scope_test(): def do_local(): spam = "local spam" def do_nonlocal(): nonlocal spam spam = "nonlocal spam" def ... 阅读全文
posted @ 2014-08-09 07:07 wintor12 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2014年7月11日
摘要：
For the Bayesian linear regression, likelihood function is Gaussian, conjugate prior is Gaussian, we can get the posterior is also Gaussian.However, f... 阅读全文
posted @ 2014-07-11 09:04 wintor12 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2014年7月10日
摘要：
可以把cost function 想象做一个系统浪费的energy, 找最优解，minimize cost function就是在找一个stable状态，让energy浪费最小。比如classification问题，就是让不确定性最小，就是entropy最小 阅读全文
posted @ 2014-07-10 23:37 wintor12 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2014年7月5日
摘要：
经常看到E(X)就觉得不顺，其实就是X的平均值。Covariance: E((X-E(X))(Y-E(Y)), 就是X和Y减去各自均值后点积，再求均值。直观来看，点积就是在测X-E(X)和Y-E(Y)的相似度，所以Covariance就是他们相似度的均值，Correlation的话就是除以各自的标准... 阅读全文
posted @ 2014-07-05 12:39 wintor12 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑