我學 Machine Learning 的方法
有人問我這個問題,想說就寫在這吧。目前還學不到家,只有斷斷續續讀個一陣子,有錯還請大家指正。
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有人問我這個問題,想說就寫在這吧。目前還學不到家,只有斷斷續續讀個一陣子,有錯還請大家指正。
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這篇內容和上篇《Naive Bayes Classifier 的原理》一樣,只是改採簡明厄要的寫法。話說我以前都寫這種風格的說。
以前讀 Bayesian probability 時一直有個疑問,為什麼要這樣繞彎來計算?這疑問在讀 Naive Bayes Classifier 時更大了。
剛才看了《The Guerrilla Guide to Interviewing (version 3.0)》,立即想重寫 Joel 提到的兩題面試關鍵題:“reversing a linked list” 和 “detect loops in a tree structure.”。後者很簡單,前者要更動指標內容,記得初學 C 時讓我奮鬥了很久,想來看看自己現況如何。
http://www.igvita.com/。好站一推,不止有code教學,連觀念的講解都超清楚的。比方說這兩篇:
看來以後用Ruby寫code會愈來愈方便啊!不過愈是了解Ruby運作的方式,愈是不敢對它的效率抱以期望。
All, Computer Science, Data Mining, Information Retrieval, Programming, Ruby
前幾個月對於是否要讀博班、是否要從事研究工作感到困惑,就找了這本書來看,看看大師們怎麼說。中譯名稱不太好,這本書收錄了15位Computer Science 界大師的傳記,並穿插和大師們的訪談。從軟體到硬體;從計算機結構、演算法到人工智慧,包含諸多CS子領域。最後的後記分析大師們成功原因的異同。這本書的中譯相當不順,如果可以的話,或許讀原文較好。
All, Book, Computer Science, Life, 閒書
Algo裡提到由 sort 的 comparison decision tree 可得知,任一 decision tree 都存在worst case,其下界為Omega(N*lgN)。
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