一、Git的特性
Speed 速度（git是用c语言写的。一般都是提交到本地）
Simple design
Strong support for non-linear development (thousands of parallel branches)（强有力的支持非线性开发）
Fully distributed（分布式）
Able to handle large projects...
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2014-06-17 21:42:13
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一、Git的特性Speed 速度（git是用c语言写的。一般都是提交到本地）Simple designStrong support for non-linear development (thousands of parallel branches)（强有力的支持非线性开发）Fully distri...
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2014-06-17 14:03:06
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录...
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2014-06-02 07:31:21
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:30:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:28:41
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链.....
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2014-06-02 07:28:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接(...
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2014-06-02 07:27:27
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Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变
量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患
有某种病。
在讲解Logistic回归理论之前，我们先从LR分类器说起。LR分类器，即Logistic Regression Classifier。
在分类情形下，经过学习后的LR分...
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2014-05-31 17:59:42
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数列$\begin{Bmatrix} {x}_{n} \end{Bmatrix}$满足如下定义:
$$a>0,\quad b>0; \qquad {x}_{1}=a,\quad{x}_{2}=b ;\qquad
{x}_{n+2}=2+\cfrac{1}{{x}_{n+1}^{2}}+\cfrac{...
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2014-05-25 11:24:02
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一、我们先回顾下SVM问题。
A、线性可分问题
1、SVM基本原理：
SVM使用一种非线性映射，把原训练 数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。
2、问题的提出：
3、如何选取最优的划分直线f(x)呢？
4、求解：凸二次规划
建立拉格朗日函数：
求偏导数：
...
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2014-05-22 17:10:54
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