一些日常

08/02

一早上，想用SMOTE，忘记怎么调用了，原来的代码找不到，只能看说明。SMOTE的.m文件有3个，我就只打开两个，万万没想到第3个打开后就会发现哪一个是main函数了。然后记不起holdout怎么弄了，又查了很久。

所以看代码要学会全预览。

一下午，有数据了，开始编程。数据有些问题，当时我应该直接说明数据的哪里哪里有问题。

所以要自信。

一晚上，正确数据来了，调程序。但是效果不好，为什么？

08/19 总结这周重新调了程序，发现新的程序速度更快，效果更明显。其实这件事很早就想做了，但是拖延症犯了。之前的数据有错，到周四晚上正确的数据出来，才算是真正的开始。这周头脑不太清醒，看了一些RNN，不太懂。得知一个厉害的数据科学比赛kaggler。看英文文献的速度还是慢，而且容易走神。

08/21Caffe 的主要用途：利用卷积神经网络进行图像分类。这方面它代表了业内一流水平，是开发者的首选。非常适合前馈神经网络和图像处理任务。

首先，Torch 非常适用于卷积神经网络。第三方的扩展工具包提供了丰富的递归神经网络（ RNN）模型。兴趣主要在增强学习的开发者， Torch 是首选。需要学  Lua