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matlab之bsxfun函数
<span style"font-size:18px;color:#ff0000;">简单的调用方法：</span>
bsxfun(plus，A，B)，其中plus代表的是加法，还可以换成减法minus，乘法times等，可以参考matlab里面的帮…
Python xrange与range的区别
xrange 与 range xrange 用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个list对象，而是一个生成器。 要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间。 xrange 和 range 这…
受限玻尔兹曼机准备知识——蒙特卡洛方法
先了解几个基本概率知识，不急着看蒙特卡洛方法的定义，具体的MC方法参考网上各种资料。
两个比较好的学习MC方法的文章：蒙特卡洛方法入门 (结合了实例)和 蒙特卡洛方法 (推荐，非常详细)
更新日志：2016-11-19ÿ…
Google Colab 免费GPU服务器使用教程
Google Colab免费使用GPU服务器教程
Google Colab Free GPU Tutorial
Colaboratory
相关查询命令!/opt/bin/nvidia-smi!pip install
!apt-get install
!pip install -q keras
import keras
!apt-get install libnvrtc8.0
!pip install mxnet-cu80
import mxnet as mx
import te…
受限玻尔兹曼机准备知识——MCMC方法和Gibbs采样
先点明几个名词
MCMC方法：马尔可夫链-蒙特卡洛方法 (千万别叫成梅特罗波利斯蒙特卡罗方法了)
Metropolis-Hastings采样：梅特罗波利斯-哈斯廷斯采样
Gibbs采样：吉布斯采样
还是介绍一下学习MCMC和Gibbs采样比较好的一个资料：随机采…
受限玻尔兹曼机——简单证明
花了很久看了一下玻尔兹曼机，感觉水有点深，总之一步一步来嘛~~~~
先说一下一个非常好的参考资料： 受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记 ，有兴趣的可以再看看这篇文章的参考文献或者博客，写的也非常好&…
受限玻尔兹曼机RBM实现及能量值思考——matlab实现
网址：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/MatlabForSciencePaper.html
这个代码主要是在mnist上做手写数字识别的代码，贴出来的目的主要是想研究一下在迭代过程中能量的变化情况。
1. 标准能量函数
标准的能量函数的表达式为： 那么就将这个…
Cheat_Sheet ---Keras、Matlab、Matplotlib、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、SciPy
Cheat_Sheet ---KerasCheat_Sheet ---MatlabCheat_Sheet ---MatplotlibCheat_Sheet ---NumpyCheat_Sheet ---PandasCheat_Sheet ---Scikit-LearnCheat_Sheet ---SciPy参考文献
http://ddl.escience.cn/f/IDkq#path%2F8215264
WPF中DataContext的绑定技巧-粉丝专栏
（关注博主后，在“粉丝专栏”，可免费阅读此文）
先看效果： 上面的绑定值都是我们自定义的属性，有了以上的提示，那么我们可以轻松绑定字段，再也不用担心错误了。附带源码。 …
matlab实现unix时间戳到标准时间的转换
【注】给定时间精确到小时的情况下的转换
函数：
function [ date ] ConvertDate( x )
%将unix时间戳转换为标准时间
% date datestr(1426406400/86400 datenum(1970,1,1));
date datestr((x-3600*248*3600)/86400 70*36519datenum(1900,1,0));
end结果&#…
failed to initialize nvml driver/library version mismatch ubuntu
英伟达驱动版本是384.130显示的NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module是：384.130。 若是旧的版本就会出现如下问题。
这个问题出现的原因是kernel mod 的 Nvidia driver 的版本没有更新，一般情况下，重启机器就能够解决，…
关于机器学习你必须要了解的事情
原文：Pedro Domingos， A Few Useful Things to Know about Machine Learning 1. 泛化效果是机器学习的唯一目标 训练集上的效果无关紧要，泛化效果是机器学习的唯一目标。稍极端的例子，如果训练集准确率为0%，但随机取的…
matlab标准化和反标准化——zscore
先说一下一个小疑问：
目前所了解的归一化概念有点模棱两可，目前可能有三种理解
假设矩阵Ａ大小ｎ＊ｍ，ｎ代表样本数，ｍ代表每一个样本的维度
①单独对每一列(全部…
Sublime优美设置（待续）
快捷键熟悉练习请查看 http://www.cnblogs.com/figure9/p/sublime-text-complete-guide.html
1.基础用户设置
工具栏 – Preferences – Settings – User
{“theme”: “Soda Dark.sublime-theme”,“tab_size”: 4,“font_size”: 10.0,“font_face”: “Microsoft YaHei…
人工神经网络——笔记摘抄1
一、人工神经网络简介 人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)基本组成成分是：输入(感知)器、加权求和(信息汇聚)、传递(信息传输)器、输出(响应)器组成。 决定神经网络信息处理性能的三大要素：激励函数、学习算法、拓扑结构。 二、人…
Recall（召回率） Precision（准确率） F-Measure E值 sensitivity（灵敏性） specificity（特异性）漏诊率 误诊率 ROC AUC
Berkeley Computer Vision page Performance Evaluation
机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率 True Positives, TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 False Positives,FP：预测为正样本，实际为负…
人工神经网络——笔记摘抄2
一、模式识别系统的主要目标
模式识别系统的主要目标是在特征空间和解释空间之间找个一种映射关系。
二、模式识别系统的构成
①数据获取：将对象属性转换为计算机可以接受的数值或者符号串集合。数值或者符号串组成的空间称为模式空间。
②预处理：为…
防止过拟合以及解决过拟合
本文转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_53c47a2f0102vjyf.html 过拟合：为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。“一个过拟合的模型试图连误差（噪音）都去解释（而实际上噪音又是不需要解释的）&…
关于协方差矩阵需要注意的一个事项
协方差矩阵是衡量样本的属性(即维度)之间的关系，而不是样本与样本之间的关系。
比如有100个样本，每个样本10个属性，那么计算得到的协方差矩阵一定是10*10的，而不是100*100的，这个一定要注意。
协方差矩阵主要是为了分…
多GPU运行Deep Learning 和 并行Deep Learning（待续）
本文论述了 Deep learning运行所需的硬件配置，多GPU运行Deep Learning，设置Deep Learning的数据并行和 模型并行。详情请参考下文 http://timdettmers.com/category/hardware/
http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/74938468