摘要：
Hierarchical clustering, k means and DBSCAN 聚类是针对给定的样本, 依据它们特征的相似度或距离, 将其归并到若干个 "类" 或 "簇" 的数据分析问题. 假设有 $n$ 个样本, 每个样本有 $m$ 个属性, 样本集合用 $m\times n$ 的矩阵 $ 阅读全文
摘要：
最直观的方法是先排序再取中位数, 时间复杂度 $O(n\log n)$. 然而最近才得知中位数有时间复杂度 $O(n)$ 的算法, 事实上任意顺序统计量都可以用 $O(n)$ 时间找出. In Expected Linear Time 记待排序的数列 $A = [a_0, \dots, a_{n 1 阅读全文
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考虑 $x$, $y$ 分别是 $n$, $m$ 维列向量, $A$ 是 $m\times n$ 矩阵, $z$ 是标量. Numerator Layout 想象分子不变, 分母转置. Vector by vector 符合直观. Jacobian. $$ \frac{\partial y}{\pa 阅读全文
摘要：
FNN 难以处理时序数据, 比如视频, 语音, 文本等. 时序数据的长度一般是不固定的, 而 FNN 要求输入和输出的维数都是固定的. 因此对这些问题需要能力更强的模型. 如果把 FNN 类比为 Markov chain, 那么 RNN 就是 non Markovian 的. RNN 的输入与过去一 阅读全文
摘要：
CNN 最早主要用来处理图像信息. 如果用全连接 (fully connected) FNN 来处理, 则会有以下问题: 1. 参数太多: 这会导致训练效率低下, 容易过拟合. 2. 局部不变性特征: 自然图像中的物体都具有局部不变性特征, 比如 scaling, shifting and rota 阅读全文
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每一层的神经元仅接受前一层神经元的输出, 并输入到下一层神经元, 神经元间的连接不会形成环. 有种 Markov chain 的味道. $L$: 层数; $m^{(l)}$: 第 $l$ 层神经元的个数; $f_l$: 第 $l$ 层 activation function; $W^{(l)}$: 阅读全文
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ACC, Precision and Recall 这些概念是针对 binary classifier 而言的. 准确率 (accuracy) 是指分类正确的样本占总样本个数的比例. 精确率 (precision) 是指分类正确的正样本占预测为正的样本个数的比例. 是针对预测而言的. 在信息检索领域 阅读全文
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Updated on July 12, 2019 3 Traversal Methods In pre order each parent node is visited before (pre) its children. In in order each parent node is visit 阅读全文
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This post will be updated irregularly. Last update date: Aug 6, 2019 Strings This is inefficient because a new string gets created upon each pass. Use 阅读全文
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Templates These templates come from "LeetCode explore card for binary search" . Tips The tip below comes from "LeetCode 278. First Bad Version" . If y 阅读全文