我的技术博客

摘要： 最近跟着讨论班一起做研究，我有两点深刻的体会。第一，多做笔记，每周至少读两篇。无论如何都得把自己所理解的都写下来。第二，只看最顶级最难看的会议和期刊论文。以下几个很适合我的口味，在于记录一下。1. Annals of Statisticshttp://scholar.google.com.hk/scholar?as_q=&as_epq=&as_oq=&as_eq=&as_occt=any&as_sauthors=&as_publication=Annals+of+Statistics&as_ylo=2009&as_yhi=& 阅读全文

摘要： NoisyMatrixDecompositionviaConvexRelaxation:Optimal Rates in High Dimensions摘要：这篇论文主要讨论了一类凸松弛的矩阵分解问题。这类问题适用于很多统计模型：如成分分析，多任务回归和鲁棒协方差估计。作者使用了一个条件更弱的“尖刺度量”（spikiness）来取代传统的“不相干度量”（incoherence），针对凸优化问题的解给出了F范误差的界。此外，作者推出的lower bound和经典的极大最小误差相一致。第一章：作者主要讨论了低秩和稀疏分解情形，这类矩阵分解有很强的应用背景，如高斯协方差选择，多任务回归以及鲁棒协方差 阅读全文

摘要： A是B的子集，则对于函数f()，如果：f(A+e)-f(A)>=f(B+e)-f(B)成立，则说f()函数是子模的。增益递减。例子如下：u={1,2,3,4,5,6,7,8}A={1,2,3}B={1,2,3,5,6}f(A)=|A| 集合A的个数所以：f(A+e)-f(A)>=f(B+e)-f(B)，例如e={3,4,5}Paper Reading: Near-Optimal Sensor Placements in Gaussian Processes: Theory, Efficient Algorithms and Empirical Studies 阅读全文

摘要： 1. Hello World在环境变量中设置以下三个变量：JAVA_HOME=C:\j2sdk1.4.1 //可以改为相应的目录CLASSPATH=%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;%JAVA_HOME%\lib\dt.jarPATH=%JAVA_HOME%\bin;%PATH%然后在命令行输入java -version命令，如果出现java version "1.4.1"Java(TM) 2 Runtime Environment, Standard Edition (build 1.4.1-b21)Java HotSpot(TM) Client VM 阅读全文

摘要： 1. Python：基础编译器 2. NumPy：支持数组和矩阵3. ipython：一个净强化的交互Python Shell，对探索NumPy的特性非常方便。 4. matplotlib：将允许你绘图 5. Scipy：在NumPy的基础上提供了很多科学模块 1. Python 索引从0开始，#作为注释符，未结束的条件行以：结尾，numpy.zeros((m, n)) 和 numpy.ones((m, n))，a**b代表乘方，.transpose或.T代表转置，a*b代表elementwise相乘，dot(a,b)代表矩阵乘，concatenate(a,b)矩阵的列链接2. 创建一个数组f 阅读全文

摘要： 1. *.tex 和 *.bib 都以Manuscript项（Item）提交 （abstract.tex除外）2. abstract.tex以Abstract项（Item）提交3. *.eps以Figure项（Item）提交4. biographies.pdf以Biography of the author(s)项提交5. *.jpg以Photo of the author(s)项提交 阅读全文

摘要： 1. sum(dot(A,B,1)) 一般比 trace(A'*B) 效果更好2. A * diag(w) bsxfun(@times, A,w'), diag(w)*A bsxfun(@times, w,A)3. 判断变量x是否存在：if(exist('x')) 阅读全文