<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[algTopD的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; algTopD]]></copyright><item><title><![CDATA[论文：最近邻条件独立性检测和基于PC的时序数据因果结构发现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/128543491</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/128543491</guid><author>algTopD</author><pubDate>Fri, 07 Apr 2023 17:04:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[依据Markov assumption，条件依赖一个节点的父亲节点，则这个节点和其他非子孙节点就是独立的，所以both 依赖两个节点的父亲节点，假设两者之间没有直接联系，那两者一定是独立的。本文侧重研究基于最近邻方法来实现条件互信息的计算和空分布的估计，从而执行条件独立性检测，因果结构发现是本文条件独立性检测的一个应用场景。通过permutation based method来估计H0的distribution，permutation产生1000个样本，计算每个样本的CMI估计分布。使用k近邻估计方法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[工具：conda]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/128534210</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/128534210</guid><author>algTopD</author><pubDate>Wed, 04 Jan 2023 10:05:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[连接错误
conda sslerror openssl appears to be unavailable
针对错误：conda sslerror openssl appears to be unavailable on this machine，解法如下：使用conda-forge]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[工具：Github]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/128532894</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/128532894</guid><author>algTopD</author><pubDate>Tue, 03 Jan 2023 15:20:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[Github的使用指南]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[工具：tensorflow]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/125360355</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/125360355</guid><author>algTopD</author><pubDate>Sun, 19 Jun 2022 18:11:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[install and its application]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[金融：一级市场和二级市场的区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/124129907</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/124129907</guid><author>algTopD</author><pubDate>Tue, 12 Apr 2022 17:56:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[一级市场，是发行市场，是企业直接和投资人之间的交易。二级市场，是流通市场，是指投资人之间的转让。IPO（Initial public offer）是一级，企业会确定发行价格，批准通过后进行发布。一旦IPO结束后，就可以在二级市场进行交易了。一级市场长期投资，二级市场是相对高频的交易市场。
一级市场是企业直接和投资人交易，所以投资人需要对企业和这个行业的发展趋势都特别了解；在二级市场上，关注的不是一个企业，可能是一个行业，所以相对而言对行业的了解更重要一些。在二级市场上企业的事件性机会可能会给投资人带来短期的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[算法：动态规划]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122769712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122769712</guid><author>algTopD</author><pubDate>Sun, 06 Feb 2022 22:15:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么是DP

Dynamic Process（DP）是指满足最优子结构、无后效性、和有重叠子问题三个性质的求得最优解的方法。有重叠子问题不是DP的必要条件，但如果不具备的话，会使得DP在解决问题的时候丢失优势。DP是求解决策过程最优化的方法，决策过程就是可能分成多个阶段的。

最优子结构：问题是由多阶段构成，每个阶段的最优解会推到出整个问题的最优解
	无后效性：后面的计算结果和决策不会影响之前阶段的决策
	有重叠子问题：子问题之间不是独立的。这点和分治算法是不一样的，分治思想下的子问题是互相独立的，然后合成]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[算法：二分查找和二叉树]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122764089</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122764089</guid><author>algTopD</author><pubDate>Wed, 02 Feb 2022 11:39:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[好的算法可能在数据规模不大的时候并无优势，但当我们处理大数据问题的时候，优势就极为明显了。

二分查找
二分查找有个前提条件是数组已经排序了，可以是数值排序，也可以是字母排序或其他的排序，但一定不能是杂乱无章的。二分查找相比较顺序查找而言，数据量越大，优势越明显，二分查找的时间复杂度是O(logN)，底数是2，但对于算法复杂度而言，无论底数是多少，其复杂度都是O(logN)。那顺序查找的平均查找长度ASL是多少呢，假设每个元素出现的概率相等，那就是(1/n) * n*（1+n）/2 = (1+n)/2
如.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据结构：网上公开课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122768147</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122768147</guid><author>algTopD</author><pubDate>Wed, 02 Feb 2022 11:39:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[解决问题的效率和什么有关

数据组织的方式：数据结构
和空间的利用率有关：例如递归虽然代码很简单符合代码书写的美学，但很容易占据系统空间，从而带来系统崩溃。因为要存储每次调用的函数参数和相关结果，函数调用非常占据系统空间。斐波那契数列如果通过递归来实现，我们会发现针对每一个函数进行了多次的冗余计算。

ref: 递归的缺点
ref: 递推为什么会占用系统空间


和算法的巧妙程度有关系

秦九韶算法解决多项式问题的算法复杂度O(n)，朴素算法是O(n的平方




...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[算法：哈希表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122754203</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122754203</guid><author>algTopD</author><pubDate>Sun, 30 Jan 2022 17:51:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[定义
Hash表是一个查找表，根据key可以直接找到对应的数值。算法的复杂度是O（1），常数算法复杂度。
构建Hash表需要做两个工作

选择好的hash函数
处理冲突的方法
因为很难找到一个都不会产生冲突的hash函数，冲突的解释是不同的key，相同的函数值。hash表是一个查找表。
一般性介绍

哈希函数的方法
这对key是数值构建的方法有：直接地址、数据分析、平方取中法（减少冲突）、折叠法（适用key特别长）、除留余数法（对p进行限制，不能包含20以下的质因子）、随机数法（random为为随机函数，用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[算法：时间复杂度]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122731211</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122731211</guid><author>algTopD</author><pubDate>Fri, 28 Jan 2022 15:01:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[时间复杂度
算法复杂度用于比较多种算法的效率。算法复杂度公式以N为自变量，度量算法的复杂情况。如果一个算法的计算量不超过N的多项式函数，那么称这个算法是多项式函数复杂度的。如果一个问题存在一个多项式复杂度的算法，那么称这个问题为P（Polynomial）问题。
Non-polynomial的问题是实际无法解决的问题，比N的多项式函数还要高，例如计算每一步围棋的最佳走法。值得注意的是，不是所有的问题都确定说一定找不到N的多项式函数复杂度算法，可能只是当前没有找到，这类问题被称为Nondeterministic]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数学：基本知识点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122728722</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122728722</guid><author>algTopD</author><pubDate>Fri, 28 Jan 2022 14:40:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[被除数和除数
除号后面的是除数（divisor），除号前面的是被除数（dividend）。被除数除以除数，除数除被除数。被除数除以除数得到的就是商。

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[编程：python问题集锦]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122728302</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122728302</guid><author>algTopD</author><pubDate>Fri, 28 Jan 2022 11:15:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据处理问题
是否需要担心python中整数溢出的问题？
因为python的整数不是一个fixed size的，当int类型存储不了的时候，python会自动换成长整形。由于这个特性也会导致python的效率会偏低。
工具
python函数查询

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[算法：图模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122637296</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122637296</guid><author>algTopD</author><pubDate>Fri, 28 Jan 2022 09:15:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[现实场景
图模型在现实中有很多应用场景，例如交通网络、商业交易、通信网络等。一般有四种比较重要的图模型：无向图、有向图、加权图和加权有向图。所谓图是由一组顶点和能够将两个顶点相连接的边构成。
图的相关概念
如果两个顶点通过一条边相连，我们称这两个顶点相邻。子图是由一幅图所有边的子集构成。需要注意的是很多具体问题中是需要识别各种类型的子图。路径是由边顺序连接的一系列顶点。

连通图：如果从这幅图的任意一个顶点都可以找到一条路径达到另外一个顶点，那这幅图是连通图。一个非连通图是由多个连通图构成，每一个连通图都是]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python包：seaborn]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122401443</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122401443</guid><author>algTopD</author><pubDate>Sun, 09 Jan 2022 23:08:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[%matplotlib inline # 用于jupyter
import seaborn as sns; sns.set()
sns.pairplot(iris, hue='species', size=1.5); # 直接画出各特征之间的散点图，并且通过颜色区分不同的类别



]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python包：scikit-learn]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122354873</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122354873</guid><author>algTopD</author><pubDate>Thu, 06 Jan 2022 22:54:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 安装scikit-learn
scikit-learn是安装时使用的名字，真正在程序中import的时候，使用sklearn，如下面的例子所示。
import from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. scikit-learn的使用场景
https://zhuanlan.zhihu.com/p/259732614
3. scikit-learn关键的模块
4. scikit-learn线性回归实战

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[工具：安装Rstudio]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122287374</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122287374</guid><author>algTopD</author><pubDate>Mon, 03 Jan 2022 14:53:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[R安装和使用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[算法：学习算法评估实验方法和性能指标]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122274363</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/122274363</guid><author>algTopD</author><pubDate>Sun, 02 Jan 2022 11:05:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[模型泛化评估实验设计和性能度量指标
实验设计
有hold-out，k-fold cross validation，和自助法。最受欢迎的是CV，自助法一般用于样本量比较小的case下。
性能指标
评估性能指标中如果不引入非均等代价的概念，对于regression有均方误差，对于分类有precision（TP／TP + FP）、recall（TPR = TP／TP + FN）、PR曲线、ROC曲线、FPR（FP／TN + FP）。ROC更看重模型在完成正样本准确定位的同时，泛化能力是否更好。如果带入非均等代价的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[感想：数据、算法、程序员]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/107142212</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/107142212</guid><author>algTopD</author><pubDate>Mon, 06 Jul 2020 10:33:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[在数据之美中提到：“一个优秀的计算机科学家或者工程师与平庸的程序员的差别就在于：前者总是不断寻找并且有能力找到好的算法，而后者仅常常满足于勉强解决问题”。
寻找到最优的算法就是从事计算机科学的人应该努力的目标。
算法复杂度来比较多种算法的效率。算法复杂度公式已N为自变量，计算算法的复杂情况。如果一个算法的计算量不超过N的多项式函数，那么称这个算法是多项式函数复杂度的。如果一个问题存在一个多项式复杂度的算法，那么称这个问题为P（Polynomial）问题。
Non-polynomial的问题是实际无法解决的问]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[感想：数据和未来]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/107134699</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/107134699</guid><author>algTopD</author><pubDate>Sun, 05 Jul 2020 14:25:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[不仅是信息技术行业，而且在传统行业中，数据创造价值的现状和趋势不可逆转。典型的搜索引擎因为用户行为数据的收集得以提供更加精准和匹配需求的搜索。在医疗保健行业，因为人类疾病和基金数据收集使得未来利用大数据技术攻克癌症这些难题成为可能。在未来，掌握和利用数据处理方法的人也必将成为新时代的成功者。
“无论在什么领域，从事什么样的工作，誰懂得数据的重要性，谁会在工作中善用数据，就更有可能获得成功”。 - 数据之美。
自2010年开始关于大数据的媒体宣传逐渐激增，百度指数可以一窥端倪。大数据不仅仅体现在量大，而且需要]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机：二进制表示和处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/104408859</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/algTopD/article/details/104408859</guid><author>algTopD</author><pubDate>Thu, 20 Feb 2020 13:02:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[PD，所谓的产品经理，或者更精确的说是产品设计，在不同公司、不同部门被看重或要求的能力重心并不一样。在我看来，成为一个能够履职的PD有两点不可或缺——规划能力和解决问题的能力。
需求的捕捉当然很重要，稍后再详聊。
规划就是对版本迭代的控制，哪个版本需要发布哪些重点功能，发布是为了某个项目的交付还是抓住风口浪尖，都需要敏锐的观察力和行动力。
PD要面对的人太多，关注重点也各不相同，怎么对症下药，让大...]]></description><category></category></item></channel></rss>