网易公开课，第9课
notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes4.pdf 这章要讨论的问题是，如何去评价和选择学习算法
Bias/variance tradeoff 还是用这组图，学习算法追求的是generalization error（对未知...
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2014-06-11 12:21:15
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这部分介绍 sampling 方法，书上也称为 particle-based
method，这是因为每一个从分布中采集到的样本可以看成是一个 particle（instantiation of r.v.），而我们的 inference
借助了 particles。比较简单的问题就是 forward ...
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2014-06-08 22:50:20
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C++矩阵处理工具——Eigen最近和一些朋友讨论到了C++中数学工具的问题，以前总是很2地自己写矩阵运算，或者有时候在matlab里计算了一些数据再往C程序里倒，唉~想想那些年，我们白写的代码啊……人家早已封装好了！首先推荐几个可以在C++中调用的数学平台：eigen、bias、lapack、sv...
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2014-05-30 21:34:32
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Apache DataFu分两部分，本文介绍的是其Pig UDF的部分。代码在Github上开源。
DataFu里面是一些Pig的UDF，主要包括这些方面的函数：
bags、geo、hash、linkanalysis、random、sampling、sessions、sets、stats、urls
每方面都对应一个package。
我把所有的函数源码都浏览了一遍。其实本身对这些UDF的使用，官方的文档上都有介绍，而且源码的注释里也些的很清晰。所以使用本身是很简单的。
从实现角度看，继承自Pig Ev...
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2014-05-09 01:14:25
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简单的以下面曲线拟合例子来讲：直线拟合后，相比原来的点偏差最大，最后一个图完全拟合了数据点偏差最小；但是拿第一个直线模型去预测未知数据，可能会相比最后一个模型更准确，因为最后一个模型过拟合了，即第一个模型的方差比最后一个模型小。一般而言高偏差意味着欠拟合，高方差意味着过拟合。他们之间有如下的关系：
...
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2014-05-07 00:28:40
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费老劲看了parameter estimation for text
analysis,这两天一定把这个gibbs sampling for the
uninitiated看完><先收两个看起来不错的笔记：http://www.crescentmoon.info/?p=504http://www.x...
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2014-04-29 22:07:06
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发现自己不写总结真是件很恶劣的事情，好多学的东西没有自己总结都忘记了。所以决定从今天开始，学东西的时候一定跟上总结。我写的东西大多数是自己通俗的总结，不太喜欢写严格的定义或者证明，写了也记不住，欢迎指正。1.
High Bias vs. High Variance High Bias:通常是因为模....
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2014-04-28 12:59:34
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