Bin的专栏

摘要：在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。 阅读全文

摘要：稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵，事实上，实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵，很多稀疏度在90%甚至99%以上。因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式。本文总结几种典型的格式：COO,CSR,DIA,ELL,HYB。 阅读全文

摘要：这篇博客主要介绍机器学习和数据挖掘中一些常见的距离公式，包括： 闵可夫斯基距离 欧几里得距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 马氏距离 余弦相似度 皮尔逊相关系数 汉明距离 杰卡德相似系数 编辑距离 DTW 距离 KL 散度 阅读全文

摘要：随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关。随机模拟中有一个重要的问题就是给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本。 阅读全文

摘要：这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法（backpropagation，BP），这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化，可谓极其经典。也是deep learning的基石之一。还是老样子，下文基本是阅读笔记（句子翻译+自己理解），把书里的内容梳理一遍，也不为什么目的，记下来以后自己可以翻阅用。 阅读全文