05 2014 档案

任务太多,时间太少,GT凶猛,不留情面啊。。。
摘要:最近由于提高了发现资料的效率及方法,于是得到了很多好的资料,也打印了好多资料!可是,我突然发现自己好像要做的事太多了,一时间没有了头绪。今天花点时间写个博客,整理一下最近杂乱的状态,看看到底该如何调配时间资源,完成各种任务。下面先列出最近在学的东西有哪些。 1、《渐近分布理论》。手上有个30页的资料 阅读全文

posted @ 2014-05-30 17:19 mashiqi 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)

从数学角度看最大期望(EM)算法 I
摘要:【转载请注明出处】http://www.cnblogs.com/mashiqi 2014/11/18 更新。发现以前的公式(2)里有错误,现已改过来。由于这几天和Can讨论了EM算法,回头看我以前写的这篇博客的时候,就发现公式里面有一个错误(多了一个连加符号),现在改正过来了。经过和Can的讨论,我 阅读全文

posted @ 2014-05-19 20:07 mashiqi 阅读(556) 评论(1) 推荐(0)

变分法浅析
摘要:【转载请注明出处】http://www.cnblogs.com/mashiqi 2014/5/18 以下想法纯属个人的体会,肯定有很多不周到的地方,欢迎大家指正! 变分思想的源头:引入一个实数,于是可将不好处理的”泛函对函数求导“问题转化为稍微可以下手的”函数对实数求导“的问题。这样的转化得以进行, 阅读全文

posted @ 2014-05-18 23:56 mashiqi 阅读(650) 评论(0) 推荐(0)

再生核希尔伯特空间(RKHS)在监督学习(SVM)中的应用
摘要:2014/4/10 在网上找到一个讲reproducing kernel的tutorial看了一看,下面介绍一下。 首先定义kernel(核): 于是我们可以从一个空间定义出一个kernel。接着,我们使用一个kernel来定义一个从到的映射,并称这个映射为reproducing kernel fe 阅读全文

posted @ 2014-05-12 15:17 mashiqi 阅读(8245) 评论(3) 推荐(1)

关于对偶最优化
摘要:我发现,想要了解一个领域的比较快速的方法就是去读本领域近几年的硕士和博士毕业论文(中文的就行)! 拉格朗日对偶 今天学习了拉格朗日对偶。我们首先考虑下面这个问题: 我们记 (这里如果是一个向量的话,那么相应的也是一个向量),则上述最优化问题可以等价于问题: 于是我们现在似乎可以开始求解问题了,最通常 阅读全文

posted @ 2014-05-09 16:03 mashiqi 阅读(3751) 评论(0) 推荐(1)

两个公式
摘要:第一个公式: 这个公式的证明需要用到 第二个公式: 证明如下: \[\begin{array}{l}\left| {{I_{p \times p}} + {C_{p \times n}}A_{n \times n}^{ - 1}{B_{n \times p}}} \right| = \left| { 阅读全文

posted @ 2014-05-08 22:04 mashiqi 阅读(261) 评论(0) 推荐(0)

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