Regression Shrinkage and Selection via the lasso 众所周知,Robert Tibshirani是统计领域的大佬,这篇文章在1996年提出了LASSO,之后风靡整个高维领域,并延伸出许多种模型.这篇文章截止2019.5.16已经获得了27991的引用量(跪下). 虽然LASSO是非常直观且大家都很熟悉的模型,但重温经典也无不可.了解一个模型就去读原作者的文章,获得的信息是最没有损失的. Background introduction 在回归模型的场景…

此处只为笔记 游戏么基本上确定是用canvas做个能一只手玩的游戏!基本打飞机之类的.毕竟手机也就上下班玩玩的.上下班么基本就是一只手拉着扶手一只手撸啊撸! 当然啦,如果能搞出超级牛逼的游戏,比如刺客信条这样的,那我估计发烧友们也会不拉扶手了!就这样游戏超越了生命 最后,如果我能写出刺客信条,我也不会在这里BB了...每天肯定忙不完的事情 游戏的代码之类的在这里就不公开了!毕竟因为论文还要有点保密性.不然网上一晒,百度头条...这绝壁是让老师毙掉的节奏 我的构思,输入个id然后用离线存储把id和…

参考:https://pan.baidu.com/s/1MfcmXKopna3aLZHkD3iL3w 一.为什么要读论文? 基础技术:读论文中的related works可以帮助了解该领域的一些主要的技术,追踪该领域经典算法论文 新方向和思路:了解该领域最新的解决思路 复现:更透彻的理解算法逻辑,锻炼编码能力 二.要读哪些论文? 综述:综述包含该方向经典的发展历程,帮助补充必要的基础知识,熟悉一些关键算法和技术栈,可以在实践中验证效果.快速找到适合场景的算法解决方案 代表性论文:该领域最关键的技…

Network Embedding 论文小览 转自:http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/74279582,感谢分享! 自从word2vec横空出世,似乎一切东西都在被embedding,今天我们要关注的这个领域是Network Embedding,也就是基于一个Graph,将节点或者边投影到低维向量空间中,再用于后续的机器学习或者数据挖掘任务,对于复杂网络来说这是比较新的尝试,而且取得了一些效果. 本文大概梳理了最近几年流行的一些方法和…

http://www.cnblogs.com/Azhu/p/4137131.html 这篇论文建议先看了上面这一遍,两篇作者是一样的,方法也一样,这一片论文与上面的不同点在于,使用的数据集是目录数据,即数据不能数字化,例如: An example of categorical attribute is Sex={fmale,female} or shape= {circle,rectangle. . .}.     论文方法一样,只是处理目录数据不同,获得聚类结果的选择方法如下: Type I…

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值…

目录 简介 模型结构 Position Embeddings GLU or GRU Convolutional Block Structure Multi-step Attention Normalization Strategy Initialization 简介 写这篇博客主要是为了进一步了解如何将CNN当作Encoder结构来使用,同时这篇论文也是必看的论文之一.该论文证明了使用CNN作为特征抽取结构实现Seq2Seq,可以达到与 RNN 相接近甚至更好的效果,并且CNN的高并行能力能够大…

 壹 ❀ 引 我觉得每一位JavaScript工作者都无法避免与闭包打交道,就算在实际开发中不使用但面试中被问及也是常态了.就我而言对于闭包的理解仅止步于一些概念,看到相关代码我知道这是个闭包,但闭包能解决哪些问题场景我了解的并不多,这也是我想整理一篇闭包的原因.我们来看一段代码,很明显这是一个闭包,那么请问闭包指代的是下方代码中的哪一部分呢?本文开始. function outer() { let name = '听风是风'; function insider() { console.log(…

背景简介 GCN的提出是为了处理非结构化数据(相对于image像素点而言).CNN处理规则矩形的网格像素点已经十分成熟,其最大的特点就是利用卷积进行①参数共享②局部连接,如下图: 那么类比到非结构数据图(graph),CNN能直接对非结构数据进行同样类似的操作吗?如果不能,我们又该采用其他什么方式呢? 首先思考能不能,答案是不能.至少我们无法将graph结构的数据规整到如上图所示的矩形方格中,否则结点之间的边无法很好表示.还可以考虑卷积核这一点,我们知道不管我的图(image)如何变化(图片变大…

转自:http://www.math.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=14819&extra=&page=1 原作者: wcboy 现在的论坛质量比以前差了,大部分都是来解题问答的,而且层次较低.以前论坛中,Qullien很令人印象深刻,但愿他能在国外闯出一片天空.现在 基础数学版代数&数论子版中那几个讨论代数几何的还不错.不期望目前论坛出现很多高层次高手,高层次高手应该站在好课题上高观点讨论数学,出 现这样的网友,看他们的言论非常过…