摘要： 对于matlab，这里只是先简单写一下。由于经常做实验，简单的编程已经不能实现快速的实验，浪费时间。正好实验室有服务器，可以提供多核，实现并行。如何充分利用实验室服务器，实现程序的并行呢？由于，大部分时间是浪费在循环上，因此现在仅仅通过并行for循环，实现程序的并行，节省时间。即使用parfor ... end，这里要解决并行情况下，数据读写问题。这里使用Xshell登录服务器，通过matlab实现如下：1. 登录Xshell：ssh 服务器ip地址 输入用户名 密码 当然，这里可以通过保存上述信息，实现快速登录。2. 在session窗口，输入： matlab -nodisp... 阅读全文

摘要： 很多用户一般都会选择Windows + Ubuntu的双系统。用得时间久了，随着Ubuntu内核的不断升级，开机启动菜单会变得越来越臃肿。下面简单介绍一下如何删除开机启动菜单多余的内核（旧版本），以及如何调整不同操作系统的启动顺序。Ubuntu是由grub引导启动的。每当Ubuntu升级到新的版本后，grub会自动调整开机启动菜单的顺序，把新的内核放在启动菜单的开始，同时也不会删除久的内核版本。这样，当Ubuntu的升级次数一多，启动菜单中将变得非常臃肿。而且那些旧版本的内核基本不会用，不如删除之。解决方案如下：1.找出系统已经安装的内核版本，在终端里输入命令：dpkg --get-selec 阅读全文

摘要： LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类（所以是非监督学习），一种topic就是一类，要聚成的topic数目是事先指定的。聚类的结果是一个概率，而不是布尔型的100%属于某个类。国外有个博客[1]上有一个清晰的例子，直接引用：Suppose you have the following set of sentences:I like to eat broccoli and bananas.I ate a banana and spinach smoothie for breakfast.Chinchillas and kittens are cute.My sister adopted 阅读全文

摘要： Topic model 是一种应用十分广泛的产生式模型(generative model)，在IR， NLP，ML都有广泛的应用，本文将对目前已有的topic model进行分类总结，然后选择几个代表性的topic model进行较为详细的介绍，从而理解topic model 的思想，以及怎么应用。topic model最经典的模型之一是LDA（latent dirichlet allocation) ，其它的topic model大都充分利用了LDA的思想去设计，所以下面先简单地描述一下其生成一个文档集合过程：Topic Model （LDA）认为一个离散数据集合（如文档集合，图片集合，为行 阅读全文

摘要： 海森矩阵(Hessian matrix 或 Hessian) 在数学中，海塞矩阵（Hessian matrix或Hessian）是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，此函数如下： 如果f所有的二阶导数都存在，那么f的海塞矩阵即： H(f)ij(x) =DiDjf(x) 其中，即 维基百科：地址二阶偏导数矩阵也就所谓的海赛矩阵(Hessian matrix)一元函数就是二阶导，多元函数就是二阶偏导组成的矩阵求向量函数最小值时用的，矩阵正定是最小值存在的充分条件。经济学中常常遇到求最优的问题，目标函数是多元非线性函数的极值问题尚无一般的求解方法，但判定局部极小值的... 阅读全文