基于矩陣分解 快速簡(jiǎn)潔，但屬性信息與結(jié)構(gòu)信息的融合比較困難。 1. Skip-Gram with Negative Sampling (SGNS) 損失函數(shù) 將中心詞與上下文...
IP屬地：北京
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基于矩陣分解的圖算法
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GCN相關(guān)算法1. GCN 1.1 Laplace算子 Laplace算子特征函數(shù) -> Fourier變換 -> 卷積 Laplace矩陣L的特征向量 -> Fourier變換 -> 卷...
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KKT條件
定義 優(yōu)化問(wèn)題：的解滿足如下條件該條件即KKT條件。 解釋 無(wú)約束條件時(shí)，局部極值點(diǎn)在梯度為0時(shí)取得。例如，當(dāng)為局部極大值點(diǎn)，則在任一方向移動(dòng)（一個(gè)任意小距離）時(shí)函數(shù)值應(yīng)不增...
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二項(xiàng)分布到泊松分布的證明
在某一固定時(shí)段內(nèi)，事件發(fā)生次，即事件的期望值已知。將該時(shí)段無(wú)限細(xì)分，每一個(gè)內(nèi)都看做一個(gè)0-1事件，則在時(shí)段內(nèi)，其發(fā)生k次的概率為 比如，一個(gè)醫(yī)院一天出生8個(gè)嬰兒，那一天出生k...
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傅里葉變換推導(dǎo)
1. 函數(shù)內(nèi)積 將函數(shù)在其定義域中，按切分后，看做無(wú)限維的向量(希爾伯特空間)。則其模平方為參照有限維度向量?jī)?nèi)積的定義，函數(shù)內(nèi)積定義為 內(nèi)積定義的推導(dǎo) 通過(guò)向量到向量的投影垂...
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Hoeffding 不等式
基礎(chǔ)準(zhǔn)備 1.定比分點(diǎn)公式 點(diǎn)為上一點(diǎn)，則設(shè)，則 證明： 2.凸函數(shù)性質(zhì) 設(shè)，為凸函數(shù)，則 3.markov不等式 證明： Hoeffding 不等式 取隨機(jī)變量，令。若滿足...
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SparkML中的transformer和estimator
一、DF轉(zhuǎn)換器 Transformer：SparkML中有很多直接對(duì)DF進(jìn)行變換的類，如TF-IDF，PCA等，它們統(tǒng)稱Transformer；子類主要需要實(shí)現(xiàn)_transf...
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最小編輯距離
1.定義 假設(shè)只有三種編輯方式：插入，刪除，替換。每種編輯方式對(duì)應(yīng)一次操作。按規(guī)定的編輯方式，將原始字符串變換到目標(biāo)字符串所需的最少操作次數(shù)，被稱為最小編輯距離。Levens...
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樣本量估計(jì)
ERM 真實(shí)損失定義為總體分布，為真實(shí)標(biāo)簽函數(shù)，為標(biāo)簽函數(shù)，也叫模型或分類器。為在總體分布和真實(shí)標(biāo)簽函數(shù)分別為D和f時(shí)h所對(duì)應(yīng)的誤差，也叫做真實(shí)損失。其公式為 經(jīng)驗(yàn)損失抽取個(gè)...
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矩陣求導(dǎo)與最小二乘法
一、矩陣求導(dǎo) 矩陣求導(dǎo)就是對(duì)內(nèi)部每一項(xiàng)求導(dǎo) ， 矩陣的跡有如下性質(zhì)： 因而可推出如下性質(zhì)：設(shè) ，相當(dāng)于分別對(duì)和取偏導(dǎo)后相加 ，分子為標(biāo)量可看做矩陣的跡 二、最小二乘法 已知為...
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熵與softmax
一、信息熵（information entropy） 不確定性設(shè)是不確定性的度量，則需滿足a. 是概率的減函數(shù)，且非負(fù)b. 獨(dú)立事件間具有可加性：可知，滿足以上條件，可作為不...
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np.ogrid,np.mgrid與np.meshgrid
1. ogrid 調(diào)取方式如下 np.ogrid可以有多個(gè)切片索引，結(jié)果也對(duì)應(yīng)多個(gè)。結(jié)果產(chǎn)生邏輯為 統(tǒng)一維度總數(shù)，如上X與Y均變?yōu)?維； 令第n個(gè)結(jié)果的值按照第n個(gè)切片索引可...
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中心極限定理證明
中心極限定理 設(shè)獨(dú)立同分布，期望為，標(biāo)準(zhǔn)差為，隨機(jī)變量的分布函數(shù)為即，服從正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)為 證明：不妨設(shè)的概率密度為，令，這里可求出的概率密度，暫設(shè)為則，由下面第一...
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MCMC與Gibbs采樣一、均勻隨機(jī)數(shù)生成算法 平方取中法將2s位十進(jìn)制數(shù)字平方后取中間的2s位數(shù)字：但其長(zhǎng)度較短且均勻性較差，針對(duì)性的改進(jìn)方法是乘積取中法：但是隨機(jī)數(shù)長(zhǎng)度仍然不夠，且對(duì)初值依賴比較...
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Gamma函數(shù)推導(dǎo)
一、Wallis公式 通常根據(jù)的積分遞推性及其關(guān)于n的單調(diào)性應(yīng)用極限夾逼準(zhǔn)則推導(dǎo)出。 令從而有，即由得根據(jù)的單調(diào)性可知整理為由極限夾逼準(zhǔn)則可得出 二、的單調(diào)性 對(duì)于，當(dāng)時(shí)，為...
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通過(guò)指數(shù)擬合獲取平均增長(zhǎng)率
數(shù)據(jù)分析中，我們常常會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的平均增長(zhǎng)率或平均下降率。事實(shí)上，我們可以通過(guò)指數(shù)擬合來(lái)得到上升比率或下降比率。 如圖，針對(duì)不斷下降的月度數(shù)據(jù)，我們制作一個(gè)指數(shù)擬合曲線： 圖中...
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優(yōu)化器算法Optimizer
記： 梯度下降算法 系數(shù)更新公式為：不妨設(shè)，且損失函數(shù)為：則梯度為：對(duì)于BGD，n為全體數(shù)據(jù)量；對(duì)于SGD，n為1；對(duì)于MGD，n為批量大小m。 牛頓二階梯度優(yōu)化法的推導(dǎo) 在...
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每個(gè)人都是生活家? 1.生活家收錄范圍：美食、美妝護(hù)膚、穿搭、手工手賬、旅行攻略、購(gòu)物指南以及測(cè)評(píng)、寵物植物、育兒指南、家裝指南、運(yùn)動(dòng)健身（非專業(yè)）、健康養(yǎng)生、及其他貼近生活的興趣愛(ài)好 所有讓生活變得更好的技能和經(jīng)驗(yàn)，（比如教你p照片，記錄瘦身過(guò)程等）純粹生活感悟不收 ? 2.內(nèi)容原創(chuàng)、鼓勵(lì)從生活中的自身經(jīng)驗(yàn)發(fā)掘生活的美好與樂(lè)趣，鼓勵(lì)圖文并茂。? 3. 文內(nèi)不得出現(xiàn)個(gè)人推廣性質(zhì)的額外鏈接，例如微信號(hào)，微博。更不得在通過(guò)投稿后再修改文章加入推廣信息。? 專題主編：? 迷蝴莊生 http://m.itdecent.cn/u/257421ea813e 簡(jiǎn)書(shū)生活家微信群已建立，加入請(qǐng)?zhí)砑佑袗?ài)的生活家小助手微信Hedy3680（歡姐），拉入群。添加請(qǐng)備注“我愛(ài)生活家”。 關(guān)注簡(jiǎn)書(shū)官方微信公眾號(hào)（jianshuio），及時(shí)閱讀簡(jiǎn)書(shū)熱門(mén)好文。?
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自然科普專題收錄與推薦標(biāo)準(zhǔn)請(qǐng)參考: http://m.itdecent.cn/p/e38bf5116797 如因?yàn)橐恍┛筛膭?dòng)的問(wèn)題被拒稿，請(qǐng)?jiān)谛薷暮蠛?jiǎn)信聯(lián)系主編：刷牙喝涼白開(kāi)，主編審核后將收錄符合要求的文章；如在了解收錄標(biāo)準(zhǔn)后仍對(duì)拒稿有異議，也可簡(jiǎn)信聯(lián)系主編。 《自然科普月刊》將恢復(fù)發(fā)刊，歡迎大家踴躍投稿，投稿可發(fā)鏈接給主編。 專題長(zhǎng)期招募副編。副編招募信息見(jiàn)下： http://m.itdecent.cn/p/9d116265ccc1
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這！里！有！漫！畫(huà)！ 手稿規(guī)則： 1. 只收條漫、四格漫畫(huà)、連載漫畫(huà)、傳統(tǒng)的寓言漫畫(huà)、插圖； 2. 漫畫(huà)劇本、漫畫(huà)評(píng)論（關(guān)于日漫、國(guó)漫、美漫連載漫畫(huà)的評(píng)論）； 3. 漫畫(huà)心得（關(guān)于漫畫(huà)劇本、漫畫(huà)的繪畫(huà)技巧分享）； 熱愛(ài)漫畫(huà)的漫友們請(qǐng)盡情投稿，請(qǐng)自覺(jué)對(duì)應(yīng)到漫畫(huà)的主題形式，不要將與漫畫(huà)無(wú)關(guān)的作品進(jìn)行投稿，謝謝大家的配合~~ 本專題即日起回復(fù)投稿審核，審稿期限會(huì)有所拖延，請(qǐng)各位投稿人見(jiàn)諒~~ 漫畫(huà)專題主編： 肆語(yǔ)聲： http://m.itdecent.cn/u/f40639e4b749 好了~把作品統(tǒng)統(tǒng)砸過(guò)來(lái)，好嗎？ （づ￣3￣）づ╭?～
