1 IDL 首先是storm.thrift, 作为IDL里面定义了用到的数据结构和service? 然后backtype.storm.generated, 存放从IDL通过Thrift自动转化成的Java代码 比如对于nimbus service? 在IDL的定义为, service Nimbus { ...
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2015-05-08 18:34:32
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引言
前面几讲，我们主要探讨了如何对 p(y|x;θ\theta) (即yy 相对于xx的条件概率)进行建模的几种学习算法，比如，logistic regression 对 p(y|x;θ\theta) 进行建模的假设函数为 hθ(x)=g(θTx)h_{\theta}(x)=g(\theta^{T}x), 其中函数 gg 为 sigmoid 函数。这一讲我们要讨论另外一类完全不同的学习算法。...
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2015-05-08 18:13:42
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事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了，而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率，又称作 soft assignment 。...
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2015-05-08 18:10:52
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Perceptron - 感知机，是一种二元线性分类器，它通过对特征向量的加权求和，并把这个”和”与事先设定的门槛值(threshold)做比较，高于门槛值的输出1，低于门槛值的输出-1。其中sign是取符号函数，括号中所包含的内容大于0时，取+1；小于0时，取-1。对h(x)做一些数学上的简化。变...
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2015-05-08 12:34:14
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在看清华大学刘知远老师的今年的一篇IJCAI文章Representation Learning for Measuring Entity Relatedness with Rich Information，发现他们的实验是在中文上做的。实验测试集合引用的是国防科大11年的一篇《基于中文维基百科链接结构与分类体系的语义相关度计算》所公布的测试集合。
Words-240测试集地址：http://ww...
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2015-05-08 10:59:09
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读清华大学刘知远老师的今年的一篇IJCAI文章Representation
Learning for Measuring Entity Relatedness with Rich Information。
相比词汇相似度计算，维基实体相关度计算更加挖掘维基百科语料库的特性。其相关性计算大致分为三类：
1. text-theoretic 利用维基百科语料的海量特性。通过统计的方法进行词汇表征...
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2015-05-08 10:51:28
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1.创建maven项目：pom.xml: 4.0.0 storm.book Getting-Started 0.0.1-SNAPSHOT org.apache.maven.plugins maven-compiler-plugin ...
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2015-05-08 01:43:12
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机器学习--基本问题定义，任务确定和概念理解。机器学习从本质上是一个多学科的领域。它吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成功。机器学习，是计算机程序通过经验来提高某任务处理性能的行为。...
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2015-05-07 18:58:09
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SQLServer2014官方培训课件目前已经发布以下系列。有需要的MCT（微软认证讲师）可以凭MCPID登录官网https://mocl.one.microsoft.com/cwdl下载这些课件。https://www.microsoft.com/learning/en-us/help.aspx10977B:UpdatingYourSQLServerSkillstoMicrosoftSQLServer201420461C:..
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2015-05-07 16:58:25
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强化学习（Reinforcement Learning）：
所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement
learning system)如何去产生正确的动作...
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2015-05-07 16:44:04
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