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RSS订阅原创 周工作总结
首先是使用Bidirectional_growth算法来获取subMatrix的分解结果列向量a和行向量b（结合上面讲的MEBF的思路，应该就知道这里a是什么，b是什么了）。然后下面就是算一下这里的提取出来的这个patterns是否能让矩阵的误差减小，如果减小的话，便更新，如果不能减小的话，则说明，目前矩阵的信号很小了，需要用weak signal detection来处理。首先输入是Original矩阵X，然后t是用于是该列（行）是否覆盖的一个标准，还有一个字母是收敛的一个判定（这个在代码中比较好理解）
2023-07-09 10:38:46
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原创 周工作总结
文章目录AUCF1AUC实现的有问题，只有部分可以运行，之后会显示超范围def auc_calculate(labels, preds, n_bins=100): postive_len = sum(labels) negative_len = len(labels) - postive_len total_case = postive_len * negative_len pos_histogram = [0 for _ in range(n_bins)] n
2022-06-09 14:16:56
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原创 周工作交流
文章目录原理MEBFBidirectional GrowthWeak Signal Detection AlgorithmART原理第一步：UTL化，取中间列或者中间行，分别比较相似性（设置阈值），相似性多的中间行或中间列取为标准，将相似的取为另一指标进行覆盖。第二步：把覆盖的剔除，重复UTL化，接着取第三步：如此迭代下去，如果得到的patterns不能让整个矩阵的值变得更小，那么就需要进行weak signal detection，来发现patterns。分别从行与列入手，看谁误差小。以列
2022-05-19 14:28:02
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原创 JAVA(DAY1-DAY10)
目录DAY1 环境安装及测试DAY2 基本运算操作DAY1 环境安装及测试package week1;/** * This is the first code * @author hyf */public class Day1 { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello,world"); }}运行效果：DAY2 基本运算操作...
2022-04-02 11:18:38
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原创 周工作总结
文章目录Glocal代码理解MASP阅读及代码复现Glocal代码理解Glocal 代码主程序：function [V,U,W,MgPool,Beta,time,T,perf] = MLCTrain(J,Y, X, Ytst,Xtst,param) [d,n] = size(X); [l,~] = size(Y); k = param.k; k2 = param.k2; V = rand(k,n); W = zeros(d,k); U = rand(l,k); p
2022-03-31 13:19:38
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原创 周工作总结
目录Glocal 论文总结 Introduction Problem Definition Related Work multi-lable learning Low-Rank Modeling in Multi-Label Learning Manifold Regu
2022-03-22 19:45:45
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原创 MATLAB学习笔记
目录Matlab as a CalculatorMatlab as a Calculator1.操作：+,-,*,/,^，cos，sin…（加减乘除次方三角运算等）例子：2.多阶段运算（当算式很长时）
2022-03-22 14:18:57
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原创 周工作总结
java代码（day50-55）KNN分类器练习1.下载使用weka jar包。测试weka并掌握对数据集表格的使用。package week1;import java.io.FileReader;import weka.core.Instances;import weka.core.Instance;import weka.core.Attribute;public class WekaDataTest { /** *****************
2022-03-17 09:32:42
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原创 周工作交流
CNN神经网络模型学习import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variableclass Net(nn.Module): #定义Net的初始化函数，这个函数定义了该神经网络的基本结构 def __init__(self): super(Net, self).__init__() #复制并使用Net的父类的初始化方法，即先运行
2022-02-18 22:53:33
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原创 假期总结1
内容总结1.学习安装了pytorch，包括首先安装anconda，下载安装与显卡对应的cuda与cudnn，通过anconda安装了pytorch2.继续学习机器学习,并敲代码3.背英语单词4.敲java代码5.看论文1.学习安装pytorch1.安装anconda2.下载安装cuda与cudnn3.通过anconda下载pytorch(注意根据本机的cuda版本在pytorch官网查相对应的指令再下载)，配置环境验证是否能使用pytorch与是否能用gpu加速。
2022-01-15 12:33:12
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原创 隔离学习日志（4-9）
内容总结java代码撸了11-25论文具体实验啃下来搞了计划表背了单词java代码部分展示day11day12day21假期计划表展示星期一星期二星期三星期四星期五9.00-10.00背单词背单词背单词背单词背单词13.00-17.00撸代码复刻实验撸代码复刻实验撸代码19.00-21.00看论文看论文看论文看论文做总结论文（多标签主动学习：查询类型问题）的具体实验部分评价指标（根据和六种
2022-01-09 23:51:11
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原创 隔离学习日志（1-3）
隔离三天总结第一天：12.31日，上午做核酸，下午学习师兄给的论文：Multi-Label Active Learning: Query Type Matters（多标签主动学习：查询类型问题），看了摘要，引言。晚上：看跨年晚会第二天：1.1今日跨年，起床很晚，躺尸，无学习。第三天：1.2今日上午核酸，学习了师兄给的论文：多标签主动学习：查询类型问题的方法。学习内容总结1.摘要总结主动学习是通过一定的算法获取最有用的未标记样本，每个样本对象可能与多个标签关联，因此标签成本很高，因此，主动学习
2022-01-03 16:09:16
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原创 2021研一（上学期工作总结）
一 确定方向 确定了以多标签主动学习为当前阶段的研究方向。二 了解方向的一些基本概念多类别问题：表示超过2个类别的分类问题，比如：一个人是男和女就是是个二分类问题，多分类问题是在二分类的问题基础上面增加类别，比如一个水果，是梨、苹果还是橙子。此类问题是建立在一个样本只属于一个类别的假设基础上的。多标签问题：这类问题的目的是给每一个样本添加一系列的目标标签。和多分类问题的重要区别就是：每一个标签并非是互斥的。比如一个话题，它可以是政治、金融、教育的，可以是政治、金融的、也可以是教育的、当然也可以不
2021-12-24 12:54:08
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原创 论文写作课程总结
论文写作课程总结论文写作课程已经完结，经过跟老板多节课的学习，我基本明白了研究生论文写作的一般步骤，对于小白的我来说，规范每一步，多看论文，遵照老板讲的方法，脚踏实地才能写出好的论文。很相信一句话，论文不是写出来的，而是改出来的。加油！ ...
2021-11-14 13:50:54
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原创 油嘴选用小结
油嘴选用预测问题的背景：中东地区环境复杂，关于油井的气量， 含水等数据只能通过人的测算，数据不太可靠，想通过机器学习的方法来实现选取最优的油嘴。输入：油井的层级，气量，含水等数据。输出：是否选用数据进而判断是否选取该油嘴。方法： 1.优先强规则（专家规则），当数据符合强规则的条件进行直接判断。当数据不符合强规则只符合弱规则的情况下：1.将根据数据覆盖的规则数量对它们进行划分。 region-0、1 和 k k k 分别对应 0规则匹配、1 规则匹配和多规则匹配的数据。2.构建神经网络。 使用
2021-11-14 13:29:18
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原创 2021-11-11
机器学习论文报告一题目：Linear Regression for Face Recognition中文题目：人脸识别的线性回归作者： Imran Naseem,Roberto Togneri, Senior Member, IEEE,andMohammed Bennamoun摘要翻译：在本文中，我们提出了一种新的人脸识别方法，将模式识别问题表述为线性回归。利用单个对象类的模式位于线性子空间的基本概念，我们开发了一个线性模型，将探测图像表示为特定于类的库的线性组合。反问题采用最小二乘法求解，
2021-11-11 17:20:10
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原创 2021-08-07
机器学习中的数学公式第二次上课第一次作业习题1 定义无向网络.Definition: A undirected net is a tuple G=(V,w)G=(\mathbf{V}, w)G=(V,w), whereV\mathbf{V}V is the set of nodes;www : V×V→R\mathbf{V}\times\mathbf{V}\to\mathbb{R}V×V→R is the weight function wherew(⟨vi,vj⟩)w(\lang v_i,
2021-08-07 23:42:11
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原创 2021-07-28
机器学习中的数学知识学习该博文主要应用于回答课堂问题，所有理解均为个人理解习题11.令 A = { 1 , 2 , 5 , 8 , 9 }， 写出 A上的 “模 2 同余” 关系及相应的划分\mathbf{R} = {(a, b) \in \mathbb{N} \times \mathbb{N} \vert a \mod 3 = b \mod 3}....
2021-07-28 01:12:15
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原创 2021-05-03
离散数学入门级概念：集合、关系、元组该博文主要用于回答课程问题，所有理解均为个人理解。原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/minfanphd/article/details/116245485?spm=1001.2014.3001.5502.习题 1: { 0 , 1 , { 0 , 1 } , { 1 , 2 } } 有几个元素? 机器学习中, 这类形式的集合有什么优点和缺点?有4个元素，分别是0，1.{0,1}，{1,2}在机器学习中，优点：可以包含各种不同的数据
2021-05-03 15:43:02
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空空如也
空空如也
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