做不了大牛，做无名的小小牛...

转载自：http://mli7.wordpress.com/两个故事从前，网络的一头住着个挨踢男，另一头住着一小编。每天小编写一封垃圾邮件给挨踢男。苦命的挨踢男日日分析邮件设计过滤器来过滤垃圾邮件。但聪明的小编每天检查邮件有没有被挨踢男收到，不断增加更多的甜言蜜语来忽悠挨踢男。较量一直进行下去，挨踢男是否能摆脱小编的骚扰呢？这个故事都属于博弈论里的重复游戏（repeated g

转载自：http://mli7.wordpress.com/在线凸优化回顾下上次聊的专家问题，在时刻专家的损失是，于是这个时刻Weighted Majority（WM）损失的期望是，是关于这个专家的损失的一个线性组合（因为权重关于的和为1，所以实际上是在一个simplex上）。将专家在时刻的损失看成是这个时候进来的数据点，于是我们便在这里使用了一个线性的

Primal-dual的观点《红楼梦》第三一回云：天地间都赋阴阳二气所生。世间有阴便有阳，在优化界也是如此。我们将需要最小化的目标函数称之为primal problem. 其对应就有dual problem. 例如常见的Lagrange Duality. 如果primal是凸的，那么dual便是凹的。且在常见情况下，最小化primal等价于最大化dual. 有时候直接求解primal

机器学习中的数学知识：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/Berkeley大学机器学习课程：http://www.cs.berkeley.edu/~pliang/cs294-spring08/