转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 前言: PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景.奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的

附: 如何看懂英文文献?(好) 看需求,分层次 如何总结和整理学术文献? Mendeley & Everything 如何在pdf文献上做笔记?福晰阅读器 自己感悟: 一篇专业文献通常会有几页到几十页不等,读文献是一个过于笼统的概念. 读文献必须要分为几个不同的程度(需求): 1.读着玩,了解领域动态. 那你看看摘要就好了,读懂标题,知道本文的核心结论就好.具体要求见知乎文章. 2.准备入一行,扩充知识面.重点读引言,看图表结果,大致了解本文的逻辑推理路线. 3.准备借鉴此文造自己的文章.这就是

在上一篇EndNote教程(一)--基本介绍中介绍了基本使用,今天将来介绍如何将常用文献引文导入EndNote中. EndNote在文献管理方面有着很多优点,可以节约很多精力.但是,不同文献查询网站可能有着不同的引文格式,而如何将引文导入EndNote就是一个重要的问题.毕竟,如果依靠 手动输入引文信息是一件极其麻烦又容易出错并且没有任何意义但是十分浪费时间的事情.所以,学会将常用文献查找网站的查询到的文献引文信息导入EndNote就显得十分重要. 下面将介绍常用的英文文献查找网站的引文导入En

1 利用endnote下载参考文献 1.1在CNKI中查找文献，在前面打钩，这里显示已经选中两篇文献了。 然后选择导出文献——选择Endnote——导出并保存text文件 打开Endnote——import File，选中txt文件，Endnote Import 导入后我们可以看到 对于中文文献我们只能手动的attach file关联文献。 1.2在Sciencedirect中查找英文文献 同样选中多个文献，然后选择export citation 再点击Export之前，要先打开endnote

写惯了技术类的文章,这种总结和唠嗑型的我基本也就在年末才来一篇.说实话,这种轻松类的文章往往比技术类的要受欢迎的多,因为其受众更广,看起来也不烧脑. 说来愧疚,这一年其实产出有点低,大致就写了不到二十篇技术随笔,特别下半年入职腾讯后就更少有时间动笔了. 但再忙也没打算摒弃写文章的习惯,一来是为了自己沉淀,二来也是希望自己能为国内的前端分享出点贡献——这想法虽然有些滑稽,却也是我本人确切真实的想法.有时会想着自己能给这个社会带来.留下些什么,如果没有揭露相对论的能力,那么写点文章我还是得以胜任的.

DownLoad Page: https://onedrive.live.com/redir?resid=5084666E7B16AA85!109&authkey=!ABHQp7yfMnLpE3Y&ithint=file%2c.pdf \documentclass[cjk]{beamer} \useoutertheme{infolines} \usepackage[english]{babel} \usepackage{amsmath,amsthm} \usepackage{amsfont

以下对GBDT的介绍深入浅出,非常易懂 转自:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被

圣诞快乐!merry xmas! 身为程序猿和研究僧,英文文献是经常接触的,所以在ubuntu下当然需要一款英汉词典啦 查了下推荐stardict的比较多,于是学着安装了下,感觉还不错,但是只有词典功能(可以下载本地词库,后面将详细说明),全文翻译的功能必须要联网,而且可选的服务器都被墙了...所以如果要全文翻译的小伙伴可以选择其他方法,具体我也在找,实在不行就在线google翻译把-    . - 接下来继续讲stardict的安装 step1:在软件商店里搜stardict安装就行 step

在Verilog中可以采用多种方法来描述有限状态机最常见的方法就是用always和case语句.如下图所示的状态转移图就表示了一个简单的有限状态机: 图中:图表示了一个四状态的状态机,输入为A和Reset,同步时钟为clk,输出信号是K1和K2,状态机只能在信号的上升沿发生.  (A)下面是可综合的Verilog模块设计状态机的典型方法:(格雷码表示状态) module fsm(A,Reset,K2,K1,clk,state); input A,Reset,clk; output K2,K1;

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

  个,proquest的username和password赫然在目,别急,再看第4个结 果"HB Thompson Subscription Online Databases",即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/,进入 后发现这是一个密码页,选择Magazines & Journals栏,就有 EBSCO.Electric Library Elementary.Electric Library

分布式系统之CAP理论杂记 http://www.cnblogs.com/highriver/archive/2011/09/15/2176833.html 分布式系统的CAP理论: 理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: ● 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值. ● 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求.(可用性不仅包括读,还有写) ● 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务

转载地址:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家

浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多地方都是写的模棱两可, 加这个补充, 也是希望看这篇文章同学要带着批判的眼光来看, 要想透彻的理解算法, 一是要看透算法原作者的

在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又 叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论 累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注. 后记:发现GBDT除了我描述的残差版本外

一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式

Description 在英文文献中,尤其是专业文献中,经常有很多的缩略词,如CPU代表Central Processing Unit等.为了方便学习,Qili决定从一批英文论文中提取出所有的缩略词以及它们的全称. 经过初步判断,这些文章的缩略词都是以全部大写字母的形式出现,而且每个缩略词之后会有一个空格,之后是它的全称.全称使用“()”括起来,左括号跟它后面的单词之间没有空格,右括号跟它前面的单词之间没有空格,全称的每个单词的首字母与缩略词的顺序是对应的.全称的单词之间可能有连字符“-”连接.

转自:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization

除了影响因子,还有许多指标可以评价论文价值,如Google的H5指数H5中位数.现在JCR 的2015影响因子早已放出.Google也于6月份提供了其最新的2015学术指数.2015版的学术指数,是基于Google Scholor截止到2015月中旬索引的所有文献,涵盖了2010-2014年间的所有文献.Google的学术指数还包括网站遵循Google学术的纳入指标的文献.     英文文献Google学术指数前100名    Publication h5-index h5-median 1.

前言 小生认为一切指令的学习首先要从帮助入手,深入了解它的功能,即使是在实际项目中我们都离不开它的帮助.因为我们不一定能够记住全部指令的全部的相关功能,因此,查看指令的帮助是我们的不二选择. 正文 下面,我们就来看看  man 和 info 这两个指令. 首先,我们可以通过 man man指令来查看相关说明.可能有的朋友英语不算很好,又想尽快的掌握linux指令,我们可以下载中文man帮助手册,安装后设置别名(如cman),使用其便可显示中文(安装过程请关注下一篇博客).不过,小生建议不要过度依

经常需要下载论文,每次都需要去网页上搜索,然后点击下载,实在麻烦,正好最近刚入门Python,心血来潮,想着写一个爬虫 经过一天查阅资料,基本算是完成了,但是还是不足,比如对知网和万方暂时还不行,但是对于英文文献是基本上没有问题的,思路就是在百度学术上进行搜索,拿到它搜索结果的第一个页面,然后把里面的下载链接全部爬下来,循环,进行判断,只要下载成功,就退出.但是对于少部分的外国文献库,知网和万方,他们是的下载链接是需要拿到百度学术搜索连接后,在把这个页面下的下载链接爬下来,这一点写个递归最好了,