逻辑回归模型–分类标签的概率分布
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逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个sigmod函数，但也就由于这个sigmod函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。 关于LR模型的数学原理和参数求解方法，已经有很多优秀的文章介绍过，在此我不再赘述。今天给大家介绍的主题是逻辑回归模型中分类标签的概率分布。 Read more
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C
在源文件间共享变量–C
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在c语言中，使用extern关键字是解决上述问题的最好方法。假设你正在编写一个含有多个源文件的程序，例如，在file1.c中定义了一个变量，在file2.c中需要引用该变量。 Read more
Finland
孤独也是一种正能量——芬兰留学感想
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这是我离开芬兰前的最后一堂课，阿尔托大学的老师在屏幕上展示了这张图片: “ What do you feel when you look at this picture, positive or negative? “ （你们看到这张图片，是感受到积极还是消极？） Read more
IFTTT
使用IFTTT跨越墙里墙外，打通全社交平台
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Life
猫咪飞机托运记录
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最近需要更换居住城市，小龙虾的去处成为了一个难题。好说歹说，我妈同意帮我养。剩下的主要问题就是猫如何从北京运回江西。
根据在网上的调研，猫咪长距离托运主要有两种方式：火车和飞机。两种方法各有优劣：火车费用低但时间长，且高铁不能托运；飞机费用贵但时间短，且比火车更危险。 Read more
入门摄影教材推荐——被神化的《纽摄》
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在各大论坛上提及经典入门摄影教材时，总能看到这样的回复：“永恒的是纽约摄影教程，摄影的必备入门。” Read more
Linux
云主机如何挂载云硬盘
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有时我们需要对云主机扩容，挂载一块新的云硬盘是很好的方法。下面具体介绍如何在云主机上挂载云盘。 Read more
Math
Python 随机数标准库(2) – shuffle()
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Python random包可以用来生成随机数。随机数不仅可以用于数学用途，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。如果想要更加高级的数学功能，可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目，它们不但支持数组和矩阵运算，还有丰富的数学和物理方程可供使用。 Read more
Python 随机数标准库(1) – random()
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Python random包可以用来生成随机数。随机数不仅可以用于数学用途，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。如果想要更加高级的数学功能，可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目，它们不但支持数组和矩阵运算，还有丰富的数学和物理方程可供使用。 Read more
NLP
基于统计信息的新词挖掘实践
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在分词、词性标注、命名实体识别等自然语言处理基础任务，反作弊、知识图谱、新闻热点识别等文本挖掘应用中，未登录词是难以绕开的一个问题。从陌生语料中自动化的新词挖掘是解决该类问题的一种有效方法。 Read more
中文分词算法简介
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与大部分印欧语系的语言不同，中文在词与词之间没有任何空格之类的显示标志指示词的边界。因此，中文分词是很多自然语言处理系统中的基础模块和首要环节。 Read more
Python
Python 随机数标准库(2) – shuffle()
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Python random包可以用来生成随机数。随机数不仅可以用于数学用途，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。如果想要更加高级的数学功能，可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目，它们不但支持数组和矩阵运算，还有丰富的数学和物理方程可供使用。 Read more
Python 随机数标准库(1) – random()
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Python random包可以用来生成随机数。随机数不仅可以用于数学用途，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。如果想要更加高级的数学功能，可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目，它们不但支持数组和矩阵运算，还有丰富的数学和物理方程可供使用。 Read more
Python测试框架nose的介绍
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d
逻辑回归模型–分类标签的概率分布
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逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个sigmod函数，但也就由于这个sigmod函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。 关于LR模型的数学原理和参数求解方法，已经有很多优秀的文章介绍过，在此我不再赘述。今天给大家介绍的主题是逻辑回归模型中分类标签的概率分布。 Read more
embedding
MovieTaster-使用Item2Vec做电影推荐
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自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”[1]提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Distributed Representation表示方法。相较于传统NLP的高维、稀疏的表示法(One-hot Representation)，Word2Vec训练出的词向量是低维、稠密的。Word2Vec利用了词的上下文信息，语义信息更加丰富，目前常见的应用有：
- 使用训练出的词向量作为输入特征，提升现有系统，如应用在情感分析、词性标注、语言翻译等神经网络中的输入层。
- 直接从语言学的角度对词向量进行应用，如使用向量的距离表示词语相似度、query相关性等。
running
跑步训练日志
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在朋友清扬的鼓励下，连续参加了2022和2023的亚特兰大半程马拉松，成绩都在2小时+。终于下定决心，挑战一把2024年亚特兰大全程马拉松。目前打算认真记录一下备战训练日志。 Read more
word2vec
词向量的前世今生
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神经网络掀起了人工智能的浪潮，深度学习的热度也逐步盖过了机器学习。深度学习(Deep Learning)并不是一个新的概念，早在上个世纪七八十年代，深度神经网络(Deep Neural Netword)就诞生了。但由于数据集、运算能力的限制，深度学习经历了很长的低潮期，直到最近才在语音和图像应用上产生了突破性进展。不同于语音和图像领域，深度学习在自然语言处理(NLP)领域还没能表现出全面领先于传统统计机器学习方法的能力。不过，目前已有的一些研究也展露了深度学习在NLP应用上的潜力，词向量(word embedding)正是其中最基本也最广泛应用的。词向量目前常见的应用有： Read more
MovieTaster-使用Item2Vec做电影推荐
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自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”[1]提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Distributed Representation表示方法。相较于传统NLP的高维、稀疏的表示法(One-hot Representation)，Word2Vec训练出的词向量是低维、稠密的。Word2Vec利用了词的上下文信息，语义信息更加丰富，目前常见的应用有：
- 使用训练出的词向量作为输入特征，提升现有系统，如应用在情感分析、词性标注、语言翻译等神经网络中的输入层。
- 直接从语言学的角度对词向量进行应用，如使用向量的距离表示词语相似度、query相关性等。
年终总结
2019年总结-以学术为志业
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从18年起一直在为博士申请而努力。18年上半年一边上班一边准备Toefl和GRE；18年下半年在ASU做访问学生；到19年总算收获了几个offer。综合考虑研究方向、学校、气候，位于亚特兰大的Emory成为我博士生涯的起点。感谢的话虽然老套但非常重要。感谢指导我的老师们：小米的王老师，北邮的李老师，ASU的Dr. Yang和Dr. Ren, MSU的Dr. Liu和 Dr. Tang, Emory的Dr. Qin, 我从老师们的身上感受到对科研的热情和对新入门者的包容。感谢鼓励和帮助我的朋友们。感谢支持我的家人们，支持我“任性”的职业选择。 Read more
2017年总结-生活是永恒的沉重的努力
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2016年总结-成为社会人
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2016年是研究生的最后一个年头，明年是成为社会人的第一个年头，也是本命年，希望能过好这个坎。 Read more
机器学习
逻辑回归模型–分类标签的概率分布
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逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个sigmod函数，但也就由于这个sigmod函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。 关于LR模型的数学原理和参数求解方法，已经有很多优秀的文章介绍过，在此我不再赘述。今天给大家介绍的主题是逻辑回归模型中分类标签的概率分布。 Read more
测试
Python测试框架nose的介绍
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留学
孤独也是一种正能量——芬兰留学感想
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这是我离开芬兰前的最后一堂课，阿尔托大学的老师在屏幕上展示了这张图片: “ What do you feel when you look at this picture, positive or negative? “ （你们看到这张图片，是感受到积极还是消极？） Read more
科学上网
使用IFTTT跨越墙里墙外，打通全社交平台
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词向量
词向量的前世今生
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神经网络掀起了人工智能的浪潮，深度学习的热度也逐步盖过了机器学习。深度学习(Deep Learning)并不是一个新的概念，早在上个世纪七八十年代，深度神经网络(Deep Neural Netword)就诞生了。但由于数据集、运算能力的限制，深度学习经历了很长的低潮期，直到最近才在语音和图像应用上产生了突破性进展。不同于语音和图像领域，深度学习在自然语言处理(NLP)领域还没能表现出全面领先于传统统计机器学习方法的能力。不过，目前已有的一些研究也展露了深度学习在NLP应用上的潜力，词向量(word embedding)正是其中最基本也最广泛应用的。词向量目前常见的应用有： Read more
读书报告
我的2017年度读书报告
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刚刚看了一圈豆友们的读书报告，动辄一周一本的阅读量让我自愧不如。今年读的书大概不到10本，一半是专业书，一半是闲书吧。 Read more
逻辑回归
逻辑回归模型–分类标签的概率分布
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逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个sigmod函数，但也就由于这个sigmod函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。 关于LR模型的数学原理和参数求解方法，已经有很多优秀的文章介绍过，在此我不再赘述。今天给大家介绍的主题是逻辑回归模型中分类标签的概率分布。 Read more