摘要：
1.Frobenius inner product （矩阵内积） 矩阵内积就是 两个大小相同的矩阵元素一一对应相乘并且相加 2. dot product (点积) 注：矩阵内积退化成向量形式就是点积，也可以称作向量内积。 两个向量里元素一一相乘，再相加 适用范围：维度相同的两个向量 3. Krone 阅读全文
摘要：
本文主要是针对疾病基因预测方向，非负矩阵分解的应用 1. 目标函数： 1. 非负矩阵分解（NMF） Y是miRNA与disease的关系， U代表了所有miRNA的特征， V代表了所有disease的特征， 将Y分解为U和V 最小化这个公式，将通过已知的Y得到两个非负矩阵U和V 2. 加Graph 阅读全文
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AdaBoost学习算法用于提高简单学习算法的分类性能。 它通过组合一组弱分类函数（具有较高分类错误的弱分类器）来形成更强的分类器。最后的强分类器的预测结果是：采用弱分类器的预测值乘以当前分类器的权重的加权组合的形式。 AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器 阅读全文
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1. np.newaxis 的实用 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3, ) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1], [2]]) 将一维的数组变成二维的，并且np.newaxis 放在y位置 阅读全文
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Laplician Normalization: 阅读全文
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1. 传统的Auto-Encoders 传统的自动编码机是一个神经网络，它包含一个编码层和一个解码层。编码层将一个点X作为输入，将他转换成一个低维的特征 embedding Z。 解码是将低维的特征表示Z返回成一个重新构建的原始输入 X-hat，尽量使X-hat跟X相似。 下面是手写数字识别的例子： 阅读全文
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损失算法的选取 损失函数的选取取决于输入标签数据的类型： 如果输入的是实数、无界的值，损失函数使用平方差； 如果输入标签是位矢量（分类标志），使用交叉熵会更适合。 1．均值平方差 在TensorFlow没有单独的MSE函数，不过由于公式比较简单，往往开发者都会自己组合，而且也可以写出n种写法，例如： 阅读全文
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本文为“SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS”， 作者ThomasN.Kipf。 本文是基于谱的图卷积网络用来解决半监督学习的分类问题，输入为图的邻接矩阵A，和每一个节点的特征向量H 本问对应的代码为 htt 阅读全文
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1. 变换 在一个二维坐标系里，有一个向量 A = (2,1), (2,1) 这个数和向量图是一个变换。 A（2，1） 表示 这个向量在X方向上有两个单位， Y方向上一个单位。 向量eX*向量eX = 向量eY*向量eY = 1 ex*ey=0, 那么ex和ey表示标准正交基、 2.傅里叶级数：周期 阅读全文
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正则化是为了防止过拟合。 1. 范数 范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。 范数的一般化定义：对实数p>=1， 范数定义如下： L1范数： 当p=1时，是L1范数，其表示某个向量中所有元素绝对值的和。 L2范数： 当p=2时，是L2范数， 表示某个向量中所有元素平方和再开根， 阅读全文