摘要：
这几天陆陆续续有一些感受，越来越对女生的穿着和打扮看重，外表反而落了其次，同时对男人的想法也变了，以前觉得长的帅很重要，现在觉得身型、衣着品味和个性才是最重要的，也越来越在意自己这几个方面。以后找女朋友一定要找个懂打扮的 阅读全文
摘要：
在机器学习领域，我们碰到的第一个问题就是：如何选择特征量。 可是看了一些资料，这点好像都是一笔带过，因为很多都是所谓的不可观测量，如何把不可观测量量化呢？这个或许能给机器学习带来新的契机，就像当年牛顿把力、质量、加速度等模糊的概念定义下来，经典物理出现了前所未有的发展，香农把信息量化，造就了信息革命。 以前觉得贝叶斯好像没有大家说的那么神奇，现在知道，是因为当年对它的理解就有问题，贝叶斯更重要的... 阅读全文
摘要：
量子力学的发展历史真是让人唏嘘不已，从它诞生到巅峰，好像就经历了一代人，当普朗克去世的时候，爱因斯坦还在和波尔争论着量子力学的完备性。 而经典物理学的发展却经历了从阿基米德到伽利略，再到牛顿等人。 谁也想不到，晶体管的发明会这样改变世界吧？ 那个年代，仿佛就是近代科学的黄金时期，人才扎堆的出现。那时也恰恰是第一次和第二次的世界大战。 如今的世界还能一下子出现如此多的影响科学进程的人吗？ 量子... 阅读全文
摘要：
训练集上训练的模型在多大程度上能够对新的实例预测出正确输出称为泛化（generalization） 对最好的泛化来说，我们应当使假设的复杂性和潜在数据的函数的复杂性相匹配。如果假设没有函数复杂，例如，当试图用直线拟合从三次项式抽取的数据时，称为欠拟合（underfitting）。在这种情况下，随着复杂性的增加，训练误差和确认误差都会降低，但是，如果我们假设太浮渣，数据不足以约束该假设，我们最后也许... 阅读全文
摘要：
把这段时间的一些想法整理一下。 2014年4月27日 在学习Machine Learning 的过程中深深被她吸引了，多么神奇的东西啊！可以通过算法把二维的照片，还原出原来的三维，不过这种技术不成熟，但是我觉得这个思路很好。 2014年5月4日 计算机只能基于1或0，也就是二进制工作，但是人脑不是这样的，说不定神经元不是二值系统，而是多值系统，这样在处理数据的能力和运算速度上会不会不一样？至少存... 阅读全文
摘要：
必须先搞清楚机器学习中两个很重要的概念，一个是监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）。 这两者的区别就是前者知道了结果的正确值，后者没有这个指导值，也就是说你不知道所谓的正确结果。 wikipedia上这样描述： 监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括... 阅读全文
摘要：
今天参加学院党代表选举，选票长这样现场看到一个研究生学姐长的好漂亮啊，很像《我可能不会爱你》里面的那个喜欢李大仁的那个姑娘 阅读全文
摘要：
看着那延续几千年的技艺和传承下来的对食物的理解，我真的眼泪都快流下来了。 在物欲横流的今天，还能看到这样的东西能不让人激动吗？ 我想出去感受的就是这样的世界，他们朴素，淡定，没有现代人的急躁和不安。 或许是因为我们已经失去，所以才会流泪。 我们失去了太多的东西，但是却从来没有意识到过。 那传统的手艺还继承着对大自然的敬畏，这是我们已经失去的。 纯粹，不仅仅是因为我们的手艺纯粹，更是人的纯粹。... 阅读全文
摘要：
我以为最后Viktor Navorski会和Amelia Warren在一起。 影片的最后一句是：我要回家了。 他完成了父亲等了40年的遗愿，他对Amelia Warren说自己等的是她，最后却没有等到他的幸福，那么本片是说父亲的幸福的终点站吗？ 等待不一定会有结果的，可是幸福不仅仅是她。还有人在前面等着他。 阅读全文
摘要：
现在对人人网越来越没有兴趣了，上面的照片、状态也越来越少了，反而是朋友圈里大家比较活跃。 我觉得在网上发内容的，至少是希望得到大家关注的，可是为什么人人越来越被大家嫌弃了呢？ 人人上的消息越来越被淹没在各种广告和推荐中，想得到别人关注的和想获取信息的都没办法迅速得到关注和获取，久而久之就越来越不像上了，人人网还是太早这样大规模引入广告了，豆瓣这么多年了，现在的广告也很有限，而且不是什么广告都有，... 阅读全文