#!/bin/bash # down_jmlr.sh ver=$1 wget http://www.jmlr.org/papers/$ver/ -O index.htm cat index.htm | \ sed -r -n "s#^.*]+).pdf'>pdf.*#http://www.jmlr.org\1.pdf#gp" |\ xargs wget sed -r -i "s#/papers/\w+/\w+/(\w+.pdf)#$ver/\1#g" index.htm 运行 ...
StatwpearsonrCalculate the weighted Pearson correlation of two sampleswpearsonr Utilityget_label_nTurn raw outlier scores into binary labels by assign 1 to top n outlier scoresget_label_n Utilityprecision_n_scorescalculate precision @ rank nprecision_n_scores ...
因为pLSI中,由文档w产生topic z的概率是一个参数,对于每个单独文档这个参数要被估计一次,参数可不是随机变量,而是固定的值。因此pLSI中每个文档在图中表示为一个确定的点。而LDA呢,文档w产生topic z的概率在论文里后面inference部分已经给出了,它是$p(z|w)=p(\theta,z|w,\alpha,\beta)=\frac{p(\theta,z...
g_k代表其本地数据在当前模型w_t处的平均梯度,中央服务器将这些梯度汇总并进行更新w_{t+1}\leftarrow w_t -\eta\sum_{k=1}^K\frac{n_k}{n}g_k,因为\sum_{k=1}^K \frac{n_k}{n}g_k = \nabla f(w_t),所以一个等效的更新是\forall k,w_{t+1}^k \left...
W is the first hidden layer. Linear partθTx,ℓ1penalty enforceθbecomes sparse ---> non-zeroθifeed into the NN (Arbitrary architecture, but always be a universal approximator). 2. Advantages and my questions Advantage: linear + nonlinear, nonlinear makes model performs robust and powerful...
Shusen Wang Alex Gittens Michael W. Mahoney 原文链接 谷歌学术 必应学术 百度学术 An Approach to One-Bit Compressed Sensing Based on Probably Approximately Correct Learning Theory. Mehmet Eren Ahsen Mathukumalli Vidyasagar 原文链接 谷歌学术 必应学术 百度学术 Graphical Lasso and Thresholding: Eq...
Oates Tim W. Reid 原文链接 谷歌学术 必应学术 百度学术 sklvq: Scikit Learning Vector Quantization. Rick van Veen Michael Biehl Gert-Jan de Vries 原文链接 谷歌学术 必应学术 百度学术 Learning with semi-definite programming: statistical bounds based on fixed point analysis and excess risk ...
可爱的巨魔猎人MM和她可爱的北极熊宝宝,希望大家喜欢哦~~话说。。那个锁甲画的真费力!!5月14日修改了北极熊宝宝的结构问题。。。现在宝宝不会扭着身子不舒服了=。= http://wow.17173.com2008-05-20 原创作品:心中的女巨魔猎人 眼镜蛇射击! 原创作品:人设作品,心中的女巨魔猎人,眼镜蛇射击! http://wow.1717...
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