渣渣一枚
1. 问题 这节我们请出最后的有关成分分析和回归的神器PLSR。PLSR感觉已经把成分分析和回归发挥到极致了,下面主要介绍其思想而非完整的教程。让我们回顾一下最早的Linear Regression的缺点:如果样例数m相比特征数n少(m
问题:假设在IR中我们建立的文档-词项矩阵中,有两个词项为“learn”和“study”,在传统的向量空间模型中,认为两者独立。然而从语义的角度来讲,两者是相似的,而且两者出现频率也类似,是不是可以合成为一个特征呢? 《模型选择和规则化》谈到的特征选择的问题,就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。
听说这是一篇论文 不过我没详细看。 一、概述 主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关。
除了调节标线外(有时候不知道会不会改动其他),还可以shift+tab。
http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=535297&do=blog&id=851338 期中考试刚刚结束,大家取得了好成绩,恭喜大家。
何先生总结出做科研的两条黄金法则。第一,尽早建立你的国际学术声誉。第二,擅长写作和演讲,了解什么是最前沿的课题,也就是所谓的“时势造英雄”。何先生说,这两条黄金法则“意味着你必须让全世界知道你是谁。
一般期刊要求三栏式表格,我原来是选中表格,用橡皮差擦去不必要的线,但是今天发现只能查去横线,竖线一插曲格式就乱了,我想起了上图,不选“内部竖框线”就好了。
如图所示,需要在插入表格的地方插入连续分节符,这是word2013,在插入里面只有分页符 如果直接插入的话表格上下的分节符会分栏,那样表格会歪曲, 可以上面一段和下面一段设置成通栏,然后中间插入表格,接着把上下两端变成双栏;这样太麻烦,在需要的地方插入连续分解符,差两次,把中间的部分变为一栏,然后插入表格即可,最后把分节符单栏, 为了不必要的分节符,显示所有标记,然后删除。
如上图公式(2),把自己做的共识从通栏复制到期刊的双栏里就变成这样了(先复制过来参考文献,再复制正文,那么参考文献没事),原来一直搞不懂,今天把它显示所有标记发现多了个制表符(我原来以为是行标记),鼠标定位到到删除就行了,然后选中公式居中;原来我想着重新插入公式就行了,但是需要重设公式标号,而且这样的话原来的参考文献引用就没了。
SiGIR 2014在推荐系统方面收录了三篇很有价值的论文,提出了新的算法框架。在此介绍第一种算法框架(来自论文:Explicit Factor Models for Explainable Recommendation based on Phrase-level Sentiment Analysis,基于短语级情感分析的可解释型推荐模型——显因子模型)。
Apriori算法有支持度和置信度两个概念,都是在执行算法之前自己设定的,在每一次迭代过程后,大于支持度的项集被保留为频繁项集,最后生成的规则由最终的频繁项集组成。 一、支持度 支持度就是所有我们分析的交易中,某两种(若干种)商品同时(这里的同时,一般意味着同单或者一次独立的交易)被购买的概率(比率)。
项目需要,读出识别的车牌,对着图片看看是否识别正确。 有了0到9和A到Z,32个省份的音频,但是如何用matlab读出来,老版本有wavread直接读出,然后waveplay读入的即可。但是现在的是audioplayer了,对应的audiorecorder是录音用的,他是waveread的前身,然而功能却不一样。
一周前和实验室师弟一起探讨的,在我的影响下他开始去坐毕设了...啧啧;现在等我同学过来找我,把那次的讨论内容回忆一下。 写一写个人理解,语句比较混乱,只一个入门,我并没有深入研究过。 这是一个启发式搜索算法。
一定要先拷贝了图表,否则第二张图片没那个像是,只有最后一个,这样的做的目的是减少查重。 还有就是把部分文字放入Mathtype,查不出来。
一、RS介绍 1.显示评分:直接从用户来 隐式评分:从用户活动推测得到的 2.预测是偏好的估计,是预测缺失值,推荐是从其他用户推荐项目,是推荐感兴趣的项目。 3.协同表示利用其它用户的数据 二、欢迎来到本课程 1.
高级用法1:指定legend显示的位置: legend({'str1','str2','strn'},'Location','SouthEast'); 比较鸡肋,画好图后树手动拖动就好了 高级用法2:指定显示某几条曲线的legend: 例如你有25条曲线,想显示其中1,6,11,16,2...
1. 设置坐标轴上下限:axis([xmin,xmax,ymin,ymax]); 2. 设置图片大小:set(gcf,'Position',[x1,y1,dx,dy]); x1和y1是图的左下角坐标, dx和dy是图沿着x和y方向的大小, 比如:set(gcf,'Position',[347,162,380,300]); 3.
x=0:10; y=2*x; plot(x,y,'-*','linewidth',0.5,'markersize',6)%%默认线宽为0.5,点大小为6 说明:调整线宽也可改变点的形状,这实际上是通过改变线的宽度来实现的,不是很好,要改变点的大小,最好用'markersize'来改变,当然也可以同时调整这两者达到你的效果。
xlabel('\beta'); ylabel('\delta'); 希腊字母等特殊字符用 \加拼音 如: α \alpha β \beta γ \gamma ...
第一次接触是在朴素贝叶斯分类里,是为了防止中间的概率为0,那么最终的概率就为0,分子加1,分母加k。 我想的是改进杰卡德系数,改进的初衷来源于这样一个想法,想用杰卡德系数来衡量项目属性相似性,不过假设有200个属性,如果a和b共同有2个,而且只有两个,c、d共同有20个而且只有20个,那么他们的杰卡德相似度最终都是1,但是这样不尽合理,为什么不是全部不合理?因为可能某个属性很重要,若这个相似那么就非常相似,比如判断男人和女人,如果胸部很大,基本就是女人了。
右键,电脑属性,开启了远程,杀毒软件也删了,还是不行。我想应该是没开启对应服务。 services.msc 所有远程服务全部开启。
一、随机游走简介 随机游走(Random Walk)又称随机游动或随机漫步。在我们生活中处处都存在着与Random Walk有关的自然现象,例如气体分子的运动,滴入水中的墨水,气味的扩散等(如图1.4)。
Steffen Rendle于2010年提出Factorization Machines(下面简称FM),并发布开源工具libFM。 一、与其他模型的对比 与SVM相比,FM对特征之间的依赖关系用factorized parameters来表示。
trust-aware :如何从隐式信任中导出显示信任。链接预测就是搞这一方面的么? 和类似谱聚类的拉普拉斯矩阵结合在一起,没怎么看。
方法一: 由于我之前使用表格15% 70% 15%来布局的,所以最开始相的就是如何录入公示后插入公式序号,如下图所示 先设置序号格式 录好公式后点“Insert Number”就好了,这样的话需要紧挨着公式,用空格把他空到最右侧就好了,我是Office 2013。
早上再看一个APP推荐的文章,发现的。 (1)初识遗传算法 遗传算法,模拟达尔文进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,一种选择不断选择优良个体的算法。谈到遗传,想想自然界动物遗传是怎么来的,自然主要过程包括染色体的选择,交叉,变异(不明白这个的可以去看看生物学),这些操作后,保证了以后的个体基本上是最优的,那么以后再继续这样下去就可以一直最优了。
在如下8*6的矩阵中,请计算从A移动到B一共有____种走法。要求每次只能向上或向右移动一格,并且不能经过P。 8*6的矩阵,从左下角A到右上角B,一共需要走12步,其中5步向上,7步向右,因此总的走法一共有C(12,5)=792种,但题目规定不能经过P,因此需要减去经过P点的走法。
如图“用户评价电影数目”,我们需要均分第一行,选中这三个个,设置了表个高度0.5cm,但是发现上面的一个比较考上,我们需要找到水平竖直居中,那么双击表格,打开表格工具,有设计和布局,切换到布局就找到了。
一、SGD的一个例子说明 下图是我目前得到的一个评分文件,3列的含义分别是UID:User ID,IID:Item ID,score:用户评分.可以看到一共有3个用户,4个物品. 他们可以构成一个3 * 4的评分矩阵矩阵.
网上讲高斯过程回归的文章很少,且往往从高斯过程讲起,我比较不以为然:高斯过程回归(GPR), 终究是个离散的事情,用连续的高斯过程( GP) 来阐述,简直是杀鸡用牛刀。所以我们这次直接从离散的问题搞起,然后把高斯过程逆推出来。
来自于:Joseph A. Konstan & John Riedl 推荐系统还有另外两大特点,也对你最终看到的推荐结果有着显著的影响:第一,在弄清楚你和其他购物者的相似度有多高之前,推荐系统必须先弄明白你真正喜欢什么;第二,推荐系统依照一组商业规则运行,以确保推荐结果既让你觉得有用,也使商家有利可图。
一、概念引入 很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的,人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基础上,人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情,无论是现在、过去、还是将来。
如图A区域是换行搞得,BC是插入矩阵,AC明显看着不一样,就是说行间不要使用换行,列间隔不要用空格(ctrl+shift+space),直接插入矩阵,向量就是矩阵的行或者列数目是1。 还有就是需要注意字号。
有时候发现,有的公式显示的间距特别大,那么在word中右键打开Visio,改好后,保存了,word里还是那样。 因为你需要吧改好的另存为原来的visio文件(名字、位置要一样,就是说替换原来的文件),那么就醒了。
在Word文档中创建表格后,用户往往需要根据输入的内容调整表格的行高和列宽,有时也需要对整个表格的大小进行调整。 在选择的表格上右击,选择快捷菜单中的“自动调整”—“根据内容调整表格”命令,Word将根据表格中的内容来调整表格的大小。
换成新罗马就行了。
最近看了几篇计算机顶会和SCI,摘要里经常出现这个词,我以为是什么算法,查阅的知是“当前最高水平”,我记得老师说不能有这种模糊词语,需要表明提高了多少,看来论文都很水,即便是IEEE,SCI。
不去想省略号,想效果,插入文本框,输入点号,换行,三次就ok。
公式太长,换行后加一些空格,继续录。 将鼠标定位到需要插入空格的位置,此时如果直接按空格键,你会发现并不能插入空格。正确的输入方法有两种: 方法一,在菜单栏中【样式】菜单下选择【文本】,随后按空格键即可输入空格。
这个就是连乘符号,只不过看着不习惯......就在眼皮子底下。
不用键盘上的竖线,用左竖直线和右竖直线。
第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias )。
那两个上面是水平居中,下面是垂直居中。
不是分页符,分节符主要是为了插入前后两种不同类型的页码,比如前面查罗马数字,从目录开始插入阿拉伯数字。
如果一个功能的实现是复杂的(complex)、难懂的(convoluted)、臃肿的(bloated),那么即使它能够运行,也是实现得不对。 这段话是一段随记,个人认为可以用来感性解释奥姆卡剃刀原理。
社交之所以累,是因为都想表现出自己其实并不具备的素质。人红是非多,如果你斗不过“是非”,不如暂时放弃“当红”,以退为进。分享37条社交潜规则,终身受用的社交潜规则。 1、没有亲眼所见,就不用急着用你的嘴巴来证明。
寒神解释:某些用户的倾向性和品味没有一致性,比较散。因此在协同过滤这种算法里,没办法和某个group有很高的相似/一致度,推荐会失效。 我理解是寻找邻居时候计算得到的相似度和其他用户相似度都非常小,或者说都低于阈值,这样由于没有邻居,那么就不是CF了。
选中上下文字后,右键没有段落,如果是图片的话是有的,那么我们可以点击菜单栏中段落的右下三角,在那设置单倍行距。
一、引言 如图认为x代表一类文档,o代表一类文档,方框代表一类文档,完美的聚类显然是应该把各种不同的图形放入一类,事实上我们很难找到完美的聚类方法,各种方法在实际中难免有偏差,所以我们才需要对聚类算法进行评价看我们采用的方法是不是好的算法。
struct在matlab中是用来建立结构体数组的。通常有两种用法: s = struct('field1',{},'field2',{},...) 这是建立一个空的结构体,field1,field2是域名称 s = struct('field1',values1,'field2',values2,...) 这是在建立结构体的时候就赋值,values1,values2就是针对field1,field2所赋的值。