最近一个月来一直在看Google排序的核心算法---PageRank排序算法[1][2],在多篇论文中涉及到图论.马尔可夫链的相关性质说明与应用[3][4][5],而最为关键,一直让我迷惑的一句话是"A stochastic matrix has principal/primary eigenvalue 1"[3][4][5][6][7][8].可能对于系统学习过矩阵理论的人,它很平淡,不值得单独拿出来讨论或者说明.而我在此不得不承认自己的无知.尽管在高等代数中学习过关于矩…

w Stochastic matrix - Wikipedia  https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_matrix Suppose you have a timer and a row of five adjacent boxes, with a cat in the first box and a mouse in the fifth box at time zero. The cat and the mouse both jump to a ra…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.…

1. PageRank的由来和发展历史 0x1:源自搜索引擎的需求 Google早已成为全球最成功的互联网搜索引擎,在Google出现之前,曾出现过许多通用或专业领域搜索引擎.Google最终能击败所有竞争对手,很大程度上是因为它解决了困扰前辈们的最大难题:对搜索结果按重要性排序.而解决这个问题的算法就是PageRank.毫不夸张的说,是PageRank算法成就了Google今天的地位. 1. 搜索引擎的核心框架 从本质上说,搜索引擎是一个资料检索系统,搜索引擎拥有一个资料库(具体到这里就是互联…

网页排序的任务中,最核心的难点在于判别网页质量. 将互联网上的网页模拟为一个节点,而这个网页的“出链”看做是指向其他节点的一条“有向边”,而“入链”则是其他节点指向这个节点的有向边.这样整个网络就变成了一张有向图.事情到此就显得容易解决了,因为我们用图论中最普通的有向图模型,完成了对此类问题的建模.具体的说,网页质量的评估是遵循以下两个假设的: 数量假设:一个节点(网页)的入度(被链接数)越大,页面质量越高质量假设:一个节点(网页)的入度的来源(哪些网页在链接它)质量越高,页面质量越高 为了将这…

      Deep Deterministic Policy Gradients in TensorFlow AUG 21, 2016 This blog from: http://pemami4911.github.io/blog/2016/08/21/ddpg-rl.html Introduction Deep Reinforcement Learning has recently gained a lot of traction in the machine learning commu…

Page Rank Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others)    Memory Limit: 100000/100000 K (Java/Others) Total Submission(s): 280    Accepted Submission(s): 75 Problem Description Evaluation and rank of web pages is a hot topic for many internet companies and…

1.Spark MLlib LDA源代码解析 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib LDA 应该算是比較难理解的,当中涉及到大量的概率与统计的相关知识,并且还涉及到了Spark GraphX图计算方面的知识.要想明确当中的原理得要下一番功夫. LDA源代码解析前的基础知识: 1)LDA主题模型的理论知识 參照:LDA数学八卦 2)SparkGraphX 基础知识 http://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/…

MATLAB实例:对称双随机矩阵 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 双随机矩阵(doubly stochastic matrix):元素属于[0,1],行和为1,且列和为1. MATLAB程序 function A=doubly_stochastic(n) %产生 n 阶双随机矩阵 A A(1,1)=rand; for i=2:n-1 d=1-sum(A(1,1:i-1)); A(1,i)=d*rand; end for i=2:n-…

RESEARCH TRACK PAPERS - ORAL Title & Authors NetCycle: Collective Evolution Inference in Heterogeneous Information NetworksAuthor(s): Yizhou Zhang*, Fudan University; Xiong Yun, ; Xiangnan Kong, Worcester Polytechnic Institute; Yangyong Zhu, Fudan Un…

1. 文献信息 题目: Learning Combinatorial Embedding Networks for Deep Graph Matching(基于图嵌入的深度图匹配) 作者:上海交通大学研究团队(Runzhong Wang ,Junchi Yan,Xiaokang Yang) 期刊:ICCV 2019 注:此篇论文篇幅较长,其中涉及图匹配等问题,为方便阅读,保留了较多关键信息. 2. 背景 这篇论文聚焦于计算机视觉领域一项历久弥新的问题:图匹配问题.在计算机视觉中,图匹配旨在利用图…

Birkhoff-von Neumann Crossbar 光交换网络的调度方案 ​ This is a summary aimed at looking for "high performance novel scheduling algorithm for fast optical switch in data center network" ​ 主要基于 [1~6],也包含一些对 optical data center network 相关技术的理解,并且拿了一个自以为蛮漂亮的调…

FITTING A MODEL VIA CLOSED-FORM EQUATIONS VS. GRADIENT DESCENT VS STOCHASTIC GRADIENT DESCENT VS MINI-BATCH LEARNING. WHAT IS THE DIFFERENCE? In order to explain the differences between alternative approaches to estimating the parameters of a model,…

矩阵分解 来源:http://www.cvchina.info/2011/09/05/matrix-factorization-jungle/ 美帝的有心人士收集了市面上的矩阵分解的差点儿全部算法和应用,因为源地址在某神奇物质之外,特转载过来,源地址 Matrix Decompositions has a long history and generally centers around a set of known factorizations such as LU, QR, SVD and…

Roadmap Linear Network Hypothesis Basic Matrix Factorization Stochastic Gradient Descent Summary of Extraction Models Summary…

随机梯度下降法  [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 批量梯度下降法在权值更新前对所有样本汇总误差,当样本较多时,其计算量就会非常大. 随机梯度下降法的权值更新是通过单个的样本进行更新,每读取一条样本数据就对所有权值进行一次更新,然后判断是否收敛,若不收敛则继续代入样本数据进行更新. 随机梯度下降法使损伤函数趋近最小值的速度更快,但是可能造成永远不能收敛到最小值,或一直在最小值周围震荡. 设…

目录 Problem Matrix Stochastic Gradient 算法(MSG) 步骤二(单次迭代) 单步SVD \(project()\)算法 \(rounding()\) 从这里回溯到此文章,这篇文章得作者是之前那篇文章的第三作者,里头提到的算法也及其相似,所以算是前者的基础吧. Problem 这篇文章同样是关于PCA(在线或者说随机),试图寻找一个合适的\(k-\)维的子空间去压缩数据. 普通的PCA,是下面的这种形式: 但是因为这是一个非凸的问题,所以并不容易求解(特征分解然…

Roadmap Linear Network Hypothesis Basic Matrix Factorization Stochastic Gradient Descent Summary of Extraction Models Summary…

Stochastic Optimization Techniques Neural networks are often trained stochastically, i.e. using a method where the objective function changes at each iteration. This stochastic variation is due to the model being trained on different data during each…

在NNet这个系列中讲了Matrix Factorization感觉上怪怪的,但是听完第一小节课程就明白了. 林首先介绍了机器学习里面比较困难的一种问题:categorical features 这种问题的特征就是一些ID编号这类的,不是numerical的. 如果要处理这种情况,需要encoding from categorical to numerical 最常用的一种encoding方法就是binary vector encoding(也是实习工作中用过的路子),将binary vecto…

目录 1 常用的缺失值预处理方式 1.1 不处理 1.2 剔除 1.3 填充 2 利用矩阵分解补全缺失值 3 矩阵分解补全缺失值代码实现 4 通过矩阵分解补全矩阵的一些小问题 References 矩阵补全(Matrix Completion),就是补上一个含缺失值矩阵的缺失部分. 矩阵补全可以通过矩阵分解(matrix factorization)将一个含缺失值的矩阵 X 分解为两个(或多个)矩阵,然后这些分解后的矩阵相乘就可以得到原矩阵的近似 X',我们用这个近似矩阵 X' 的值来填补原矩阵…

Recommender system strategies 通过例子简单介绍了一下 collaborative filtering 以及latent model,这两个方法在之前的博客里面介绍过,不累述. Matrix factorization methods  许多成功的LFM都是基于MF的.推荐系统的输入数据需要一定显示反馈信息,例如一个用户给电影的评论.通常包含反馈信息的矩阵都是稀疏的,因为用户不会对所有的电影都作出点评.显示反馈信息并不是一直有效的,推荐系统往往需要使用一些隐式的反馈(…

今天我们要讲的是ng2的路由的第二部分,包括路由嵌套.路由生命周期等知识点. 例子 例子仍然是上节课的例子:…

March 16, 2016 Problem statement:Given a 2D array (matrix) named M, print all items of M in a spiral order, clockwise.For example: M  =  1   2   3   4   5       6   7   8   9  10      11  12  13  14  15      16  17  18  19  20 The clockwise spiral pr…

Atitit Data Matrix dm码的原理与特点 Datamatrix原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明. Datamatrix是一种矩阵式二维条码,其发展的构想是希望在较小的条码标签上存入更多的资料量.Datamatrix的最小尺寸是目前所有条码中最小的,尤其特别适用于小零件的标识,以及直接印刷在实体上. Datamatrix又可分为ECC000-140与ECC200两种类型,ECC0…

转自:http://www.cnblogs.com/qiengo/archive/2012/06/30/2570874.html#translate Matrix的数学原理 在Android中,如果你用Matrix进行过图像处理,那么一定知道Matrix这个类.Android中的Matrix是一个3 x 3的矩阵,其内容如下: Matrix的对图像的处理可分为四类基本变换: Translate           平移变换 Rotate                旋转变换 Scale    …

Affine Transformation是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,保持二维图形的"平直性"和"平行性".仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现,包括:平移(Translation).缩放(Scale).翻转(Flip).旋转(Rotation)和错切(Shear). 在做2D图形引擎时,仿射变换是非常重要的点,图形的旋转等各种表现都需要通过仿射变换来完成,比如在显示列表树中,父节点旋转了,那么子节点在计算显示时也要叠加上父节点的变换矩阵,这是叠…

Given a n x n matrix where each of the rows and columns are sorted in ascending order, find the kth smallest element in the matrix. Note that it is the kth smallest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example: matrix = [ [ 1, 5…

Given an integer matrix, find the length of the longest increasing path. From each cell, you can either move to four directions: left, right, up or down. You may NOT move diagonally or move outside of the boundary (i.e. wrap-around is not allowed). E…

Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted in ascending from left to right. Integers in each column are sorted in ascending from top to bottom.…