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matplotlib教程
散点图我有两组数据，需要不同颜色的点将他们表示在一个二维空间中。12345678910111213#plot trainning curvef1=plt.figure(1)#plot real training datap1=plt.scatter(x_train[:,0]*x_max,y_train*y_max,marker='.',color='b',label='real price')#p
Vector-space topic models for detecting Alzheimers's disease
Abstract本文主要是想检测老年痴呆症，因为语义的缺失是一大症状。获得了96.8%的召回率。通过训练随机森林的分类器获得了0.74的F值（二元分类）。并且仅用了12个特征。 IntroductionAD在病情发展的过程中会出现语言的转变，并且这是可以检测得到的。这些变化包括句法复杂度的下降、找词困难和语义内容缺失，信息密度低（有语义的词在所有词中的比例），效率低。 结合上lexicosynta
Tensorflow 基本教程
Tensorflow 是什么Tensorflow是Google开源的一个深度学习库，可以建立计算的图模型和利用tensor结构在途中流动，这大概也是叫做tensorflow的主要原因。 Deep MNIST for Experts1tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=N
ffmpeg用于视频转换
1ffmpeg -i input.mkv -vf "ass=sub.ass" -t 00:01:00 out.mp4 1ffmpeg -hwaccel cuvid -c:v h264_cuvid -i input -c:v h264_nvenc -preset slow output.mkv
SSH Reversal Tunnel 反向隧道
使用ssh进行反向代理我在实验室的内网里有一个工作站，安装的Linux系统，具体版本是Ubuntu 16.04。此外，我还有一个aliyun的ECS主机，这样我就有了一个公网IP。现在需要做的就是让我们的22端口能够绑定到aliyun主机的2221端口上。22端口是默认的ssh登陆端口。 1ssh -v -N -R 2221:127.0.0.1:22 aliyun.ip 使用autossh进行反向
Shrinkage Methods
Ridge Regression 岭回归式子3.41 $\hat{\beta^{ridge}}=argmin_{\beta}\{\sum_1^N (y_i-\beta_0-\sum_{j=1}^p x_{ij}\beta_j)^2 + \lambda \sum_{j=1}^p \beta_j^2\}$ 其中的$\lambda$是用来控制shrinkage的量的。这种用参数的二次型来控制预测出来的
Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
Abstract提出两个创新的模型架构，用于在非常大的数据集上计算连续型的词向量表示。这些表示的好坏的用词相似性任务来测量。计算复杂度下降了，同时在准确度上还有巨大的提升。在当时是state-of-the-art的做法。 1 Introduction许多现在的系统将词表示在词库中的索引，并不包含词的相似性的概念。这个选择的原因是：简单、鲁棒以及一个观察到的现象：在大量数据上训练出来的简单模型要比在