zhyhooo - 博客园

矩阵分解ALS方法

摘要: 目标函数优化目标函数利用坐标下降法，依次更新u和v的值。u和v的先后顺序无所谓，只要保证两者是交替更新的就好。这种方法又称为alternating least squares（ALS）。增加偏置项在行和列都增加一个常数项，去除每个用户的个体影响。更新的公式修正为增加正则项实现代码阅读全文

posted @ 2016-11-29 15:20 zhyhooo 阅读(289) 评论(0) 编辑

Windows下的Eclipse启动出现：a java runtime environment(JRE) or java development kit(JDK) must be

摘要: 打开eclipse的时候回遇到这种情况解决方案：进入eclipse.exe所在的目录，在eclipse.ini文件中加入以下两行： vm /bin/javaw.exe 注意：以上内容必须分别放在两行，并且 vm的位置需在openFile之后， vmargs之前。阅读全文

posted @ 2016-11-04 14:49 zhyhooo 阅读(86) 评论(0) 编辑

布隆过滤器的概述及Python实现

摘要: 布隆过滤器布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构。它与hashmap非常相似，用于检索一个元素是否在一个集合中。它在检索元素是否存在时，能很好地取舍空间使用率与误报比例。正是由于这个特性，它被称作概率性数据结构（probabilistic data structure）。空间效率我们来仔细地看阅读全文

posted @ 2016-08-28 17:15 zhyhooo 阅读(4985) 评论(0) 编辑

git 常用命令

摘要: $ git remote -v #查看远程主机的网址$ git fetch <远程主机名> # 将某个远程主机的更新，全部取回本地$ git fetch <远程主机名> <分支名> # 取回origin主机的master分支$ git branch -r # 查看远程分支$ git branch -阅读全文

posted @ 2016-07-11 18:05 zhyhooo 阅读(72) 评论(0) 编辑

theano中的scan用法

摘要: scan函数是theano中的循环函数，相当于for loop。在读别人的代码时第一次看到，有点迷糊，不知道输入、输出怎么定义，网上也很少有example，大多数都是相互转载同一篇。所以，还是要看官方文档。函数定义如下 fn就是被执行循环的函数，它接收。sequences是一个变量或者若干个变量组阅读全文

posted @ 2016-06-14 16:30 zhyhooo 阅读(845) 评论(0) 编辑

[c++] stack的使用

摘要: 1 #include<iostream> 2 #include<stack> 3 #include<deque> 4 using namespace std; 5 6 7 int main() 8 { 9 stack<int> first;10 cout << "size of first: " &阅读全文

posted @ 2016-05-29 17:37 zhyhooo 阅读(712) 评论(0) 编辑

[c++] vector的使用

摘要: 1 #include<iostream> 2 #include<vector> 3 using namespace std; 4 5 void print( vector<int> &vec ) 6 { 7 for ( vector<int>::iterator it = vec.begin(); 阅读全文

posted @ 2016-05-29 17:12 zhyhooo 阅读(74) 评论(0) 编辑

网页用户行为的埋点设计

摘要: 用户在访问网页时，每打开一次网页相当于是浏览器向网站后端的服务器发送一次http请求。借助chrome浏览器，我们能看到每个请求的header，其中包含了Cookie/Referer/User-agent等，还有用户的IP地址。后台的日志收集系统会记录这些请求日志，根据这些日志我们已经能够简单地统计阅读全文

posted @ 2016-03-05 16:02 zhyhooo 阅读(16056) 评论(0) 编辑

妙哉，十八岁！

摘要: 18，一个属于青春的数字，一个人生的新起点。依稀记得2013年的夏天，你们刚踏入二中的样子，你们的朝气和活力让百十年的二中充满勃勃生机。作为校长，非常有幸见证了你们的青春，也非常高兴分享了你们的活力。你们用诗歌向青春举杯，你们用话剧向艺术致敬，你们在运动跑道上刷新纪录，你们在...阅读全文

posted @ 2015-12-28 22:10 zhyhooo 阅读(141) 评论(0) 编辑

数据挖掘中如何处理缺失数据

摘要: 最近遇到了这个问题，这里想到了几种方法。第一种，用均值、中位数、众数等数值补充。如果数据近似于normal distribution，可以用mean来代替，如果数据是skewed distribution的，则用median来替代。不过，这相当于是人为给数据增加了噪音，最终的效果是正向还是负向也不得...阅读全文

posted @ 2015-12-28 22:08 zhyhooo 阅读(149) 评论(0) 编辑

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