摘要：
工作管理指的是在单个登录终端（也就是登录的 Shell 界面）同时管理多个工作的行为。 只要将需要操作的命令放入前台，其他命令放入后台即可。 前台是指当前可以操控和执行命令的这个操作环境；后台是指工作可以自行运行，但是不能直接用 Ctrl+C 快捷键来中止它，只能使用 fg/bg 来调用工作。 当前 阅读全文
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End-to-end Symmetry Preserving Inter-atomic Potential Energy Model for Finite and Extended Systems 简介 精确、高效地表示 PES (inter-atomic potential energy surf 阅读全文
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CCF发布的最新版本：2019年4月25日 最后确认时间：2021年1月5日 国际学术期刊 序号 刊物简称 刊物全称 出版社 网址 1 AI Artificial Intelligence Elsevier http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/ 2 TPA 阅读全文
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Decision Tree 决策树 决策树的定义和直观解释 决策树定义 决策树是一类常见的机器学习方法。本质就是一棵树，这棵树表示的含义如下： 每个非叶子结点对应一个判定问题 每个叶子结点对应一个决策结果 每一条从根到叶的路径对应一个完整的决策过程 决策树模型的特点 优点 可解释性极强，常用于医疗诊 阅读全文
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判别模型与生成模型 判别模型 (Discriminative Model) 定义 直接对条件概率 $P(Y|X;\theta)$建模。常见的模型有线性回归模型，线性判别分析，支持向量机，神经网络，boosting，条件随机场。 分析 优点 直观（另一个同义词是简单粗暴） 准确率高 缺点 收敛慢 无法 阅读全文
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Gradient Descent 梯度下降 II 关于 Gradient Descent 的直观解释，参考上一篇博客【机器学习】梯度下降 I 本模块介绍几种梯度下降模型。定义符号标记如下： \(\theta_t\)：第 t 步的参数 \(\nabla L(\theta_t)\) or \(g_t\) 阅读全文
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Gradient Descent 梯度下降 I 梯度下降 (Gradient Descent) 的直观解释 得到 loss function 之后，我们需要一种方法求解其最小值解 \(\theta = \arg \min L(\theta)\). 这种方法最好满足以下条件： 对任何 Loss fun 阅读全文
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本博客只记录基本知识，不涉及模型的推导。详细过程请参考文末 Reference 回归模型的数学定义 假设模型的输入数据为 \(d\) 维向量 \(\vec{x}\)，输出 \(y\) 为连续型。回归模型等价于寻找一个函数$f$，建立$\vec$到$y$的映射关系$y=f(x)$ 1 线性回归 1.1 阅读全文
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开始写自己的第一篇博客啦！ 终于准备好开通自己的博客，兜兜转转最终选定了平台，之后就是把自己的创作内容搬上来啦！ 首先会整理一下学习的笔记，机器学习这部分本身东西就多，还都长差不多，刚开始学习的时候就是一知半解，现在终于开始还债了 >_< 目前还没想好按什么顺序发布，可能会按西瓜书来吧。 さ、ゲーム 阅读全文