推举算法 AdaBoost  2003年理论计算机科学界最高奖 哥德尔奖 Godel Prize

在看计算理论相关的书的时候,偶然看到这个blog,http://skibinsky.com/godel-turing-and-cantor-the-math/,写的很好.我觉得用自动机的方式讲计算理论的话,从DFA,正则,到图灵机,都是很直观而且容易理解的,但是从Halt, Reducibility开始,再用图灵机的语言来描述就是一件可怕而且容易令人迷惑的方式了.这个时候通常不得不退回去,尝试从Lambda Calculus的角度去理解计算理论.不过 Recursion 的符号确实也很讨厌.如果

图灵著名的停机问题对于软件开发者而已是非常熟悉的.下面简单描述停机问题: 假设给你一个计算机程序的源代码,也给你所有程序要用的数据,文件,硬盘,DVD等等,所有它需要处理的东西.你能告诉我程序最终是否能够输出我们需要的结果吗,并且在工作完成之后,程序是就退出,还是会永远运行下去不会停止呢?换句话所就是,对于它会不会停止这个问题, 检查程序和数据,是不是足以能够让你回答是或否呢? 图灵对于停机问题不可解决的证明是决定性的.没有一个软件仅靠检查另一个软件的源代码,就能够决定它是否会停止运行,还是会永

稀疏矩阵生成: function [a, b] = aparsesetup(n) e = ones(n, 1); n2 = n / 2; a = spdiags([-e 3*e -e], -1:1, n, n); a(n2+1, n2) = -1; a(n2, n2+1) = -1; b = zeros(n, 1); b(1) = 2; b(n) = 2; b(2 : n-1) = 1; end 雅可比方法: function x = jacobi(a, b, k) n = length(b);

Kendall's tau-b(肯德尔)等级相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况.对相关的有序变量进行非参数相关检验:取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格: 计算积距pearson相关系数,连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据. 计算相关系数:当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知,或原始数据用等级表示时

http://delphi.org/2013/10/delphi-xe5-android-uses-permissions/ The permissions required by a Delphi XE5 Android application are defined through the Uses Permissions dialog. It is found under Project -> Options… [Shift+Ctrl+F11]. If you select other T

https://stackoverflow.com/questions/2604727/how-can-i-connect-to-android-with-adb-over-tcp?page=2&tab=votes#tab-top http://delphi.org/2013/10/wireless-android-debugging-with-delphi-xe5/ Previously I blogged about how to connect to an emulator on a re

一 Boosting 算法的起源 boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性).这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的,当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法.这套理论是由Valiant提出来的,也因此(还有其他贡献哈)他获得了2010年的图灵奖.这里也贴出Valiant的头像,表示下俺等菜鸟的膜拜之情.哈哈哈 PAC 定义了学习算法的强弱   弱学习算法---识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法)   强学习算法---

前言: 当做重要决定时,大家可能综合考虑多个专家而不是一个人的意见.机器学习处理问题也是如此,这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式,前几天看了一个称作adaboost方法的介绍,今天和大家分享一下. 一.bagging算法:基于数据随机抽样的分类器构建方法 自举汇聚法,也称为bagging算法,就是从原始数据集中选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集大小相等,每个数据集都是在原始数据集中选择一个样本来进行替换得到的,这里的替换意味着可以多吃选择同一个样本

http://blog.csdn.net/haidao2009/article/details/7514787 菜鸟最近开始学习machine learning.发现adaboost 挺有趣,就把自己的一些思考写下来. 主要参考了http://stblog.baidu-tech.com/?p=19,其实说抄也不为过,但是我添加了一些我认为有意思的东西,所以我还是把它贴出来了,呵呵. 一 Boosting 算法的起源 boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习

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

一.Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,在boosting算法产生之前,还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法,即boostrapping方法和bagging方法.我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法. 1)bootstrapping方法的主要过程 主要步骤: i)重复地从一个样本集合D中采样n个样本 ii)针对每次采样的子样本集,进行统计学习,获得假设Hi iii)将若干个假设进行组合

一.简单科普类 (文末附下载链接) 1.<人工智能:李开复谈AI如何重塑个人.商业与社会的未来图谱2> 作者:李开复,王咏刚 推荐理由:文章写得一般,但李开复和王永刚老师总结的还可以,算国内比较简单的一本AI科普作品 图书简介:人工智能被写入2017年政府工作报告,智能革命时代先行者李开复,人工智能工程院副院长王咏刚携手解读:人工智能时代,个人与企业如何找到人机协作的新位置!任何企业都需要尽早引入“AI+”的思维方式! 2.<人工智能>(精) 作者:腾讯研究院,中国信息通信研究院互

1 Boosting算法的起源 Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数.Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法. Boosting的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approximately Correct)学习模型.Valiant和 Kearns提出了弱学习和强学习的概念: 弱学习:识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法) 强学习:识别

原文链接:http://lucida.me/blog/developer-reading-list/ 本文把程序员所需掌握的关键知识总结为三大类19个关键概念,然后给出了掌握每个关键概念所需的入门书籍,必读书籍,以及延伸阅读.旨在成为最好最全面的程序员必读书单. 前言 Reading makes a full man; conference a ready man; and writing an exact man. Francis Bacon 优秀的程序员应该具备两方面能力: 良好的程序设计能

简介 平时经常用Python写些小程序.在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词,于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词.jieba使用起来非常简单,同时分词的结果也令人印象深刻,有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下(注意第三行文字). .NET平台上常见的分词组件是盘古分词,但是已经好久没有更新了.最明显的是内置词典,jieba的词典有50万个词条,而盘古的词典是17万,这样会造成明显不同的分词效果.另外,对于未登录词,jieba“采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterb

向量定义:x1 = c(1,2,3); x2 = c(1:100) 类型显示:mode(x1) 向量长度:length(x2) 向量元素显示:x1[c(1,2,3)] 多维向量:multi-dimensional vector:rbind(x1,x2); cbind(x1,x2) > x = c(1,2,3,4,5,6) > y = c(6,5,4,3,2,1) > z = rbind(x,y) > z [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] x 1 2 3 4

简介 平时经常用Python写些小程序.在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词,于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词.jieba使用起来非常简单,同时分词的结果也令人印象深刻,有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下(注意第三行文字). .NET平台上常见的分词组件是盘古分词,但是已经好久没有更新了.最明显的是内置词典,jieba的词典有50万个词条,而盘古的词典是17万,这样会造成明显不同的分词效果.另外,对于未登录词,jieba“采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterb

原文选自Inside the Perimeter 阿那克西曼德(c. 610-546 BCE) 古希腊人,被认为是史上第一位物理学家,是有记录的认为世界按一定规律运行的第一人,做科学实验第一人,发明了日晷等仪器. 毕达哥拉斯(c. 570-495 BCE) 古希腊数学家,证明了毕达哥拉斯定理:直角三角形斜边边长的平方是两直角边边长的平方和. 欧几里得(c. 325-265 BCE)古希腊数学家,几何之父,从几个公理出发,建立了一个完备的空间理论.他描述的空间,平行线永不相交,称为"欧几里得空间&

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