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【论文阅读】论文泛读系列
最近开始期末考试和大作业，好久都没有看论文。虽然说要坚持看论文，但是要不是组会，还不知道什么时候再开始看。这次的几篇都是选组会论文的时候看的。 Interpretable Emoji Prediction via Label-Wise Attention LSTMs 简介 这是我选的这周组会讲的论文，是一篇很简单的论文了。我觉得可能是实验比较好，而且分析很多。 * 标题：Interpretable Emoji Prediction via Label-Wise Attention…
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【论文阅读】论文泛读系列
Emmm……我在周报没能每周完成的情况下又开了新的专题，关于论文阅读的，一般应该是有一篇精读，几篇泛读。其实我有一个进行文献管理的软件Mendeley，还是挺好用的，在此做一下安利。 Sentence-State LSTM for Text Representation 简介 这是我选的这周组会讲的论文，所以读的会比较详细一点。这篇论文的基本信息如下： * 标题：Sentence-State LSTM for Text Representation * 作者：Zhang Yue…
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【实验分析】新浪文本预处理
最近写完模式识别的综述，终于能安安静静坐下来写一段时间的代码，现在的主要工作还是想把师姐的Emotion Detection的Ranking Loss的方法加到LSTM中，虽然怎么加ranking和loss还没有想好。这篇介绍的是文本的数据处理部分。 读取数据 数据这里用的是新浪新闻的数据，一个txt中保存的是一篇新闻对应的信息，包括时间、情感标签（6种）、标题和文本，具体如下。我们需要使用的就是情感标签和文本两个部分。 [url] http://news.sina.com.cn/s/2…
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【基础方法】基因筛选方法
我对于基因和遗传这方面了解很少，小高考考的生物也早就还给了老师。这次看2016年的建模题，其中B题是基因相关的，长了不少见识。虽然不知道现在看的以后有没有用处，但学了就记录一下，免得忘了。 今天看的是两种基因的筛选方法，通常在预处理阶段完成。方法比较简单，编程也不难。 最小等位基因频率 等位基因频率常用于表示种群内基因的多样性，计算方法如下： $$等位基因频率=\frac{特定等位基因数量}{特定基因座数量}$$ 最小等位基因频率，简称MAF(Minor Allele…
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【基础方法】聚类方法（K-means、FCM）
以前通常做的都是分类的问题，虽然说聚类也可以用于分类，但是这方面涉及的比较少，只大概了解了相关的概念。这次简单地介绍学习建模时候看到的三种聚类方法：K-means算法和FCM算法。 K-means聚类方法 K-means聚类方法通过均值进行聚类，每个原始的元素经过聚类后都属于并且只属于某一个类。这是一种严格划分的方法，也可称为硬划分(HCM)。 对于给定的含有$n$个元素的数据集$X$，$x_k$是其中第$k$个元素，$1\leqslant k\leqslant n$。将该数据集聚类…
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【基础方法】Traveling Salesman Problem 问题和解决办法
TSP问题其实之前就学过，但是之前介绍的是递归贪心和动规的方法，这次看论文，看到了2-opt算法和蚁群算法，做一个简单的介绍。 TSP问题简单介绍 TSP（Traveling Salesman Problem），即旅行商问题或货郎担问题。假设有一个商人，需要去$n$个城市进行售卖，要求每个城市去且仅去一次，城市与城市之间的距离为确定值，最后返回出发城市，目标是求得一条最优路线，使得商人所走的路程最短。 这一个NP-hard问题，即在确定多项式时间内无法求解的问题。从图论的角度来看，这…
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【语言特性】matlab图形界面GUIDE编程
创建图形界面 在命令行直接输入guide创建一个空白的GUIDE程序。 界面设计 坐标轴控件 1. 设置初始不可见 将visible设置为off(框内不打勾)。 按钮控件 1. 设置初始不可点击 将enable设置为false。 下拉框控件 1. 添加下拉选择 在string中添加，回车分隔。 代码 点击按钮，浏览文件，选择图像并显示 [filename,filepath]=uigetfile('*.png…
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【课程学习】Machine Learning 第三周
Week 3 PROGRAMMING Logistic Regression Visualizing the data 这一段可以自己写，但是在pdf中也有直接的代码可以添加在plotdata.m中： % Find Indices of Positive and Negative Examples pos = find(y==1); neg = find(y == 0); % Plot Examples plot(X(pos, 1), X(pos, 2), 'k+'…
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【实验分析】考虑平局的投票分类器
在基础分类器中，除了最近邻的方法外，投票也是常用的一种方法。投票的原理是：每一个部分拥有一票或多票，根据一定的规则投给某一个类别，获得最多票数的类别是最终得到的类别。 基础算法 很多matlab的实现投票分类器的代码如下： a=1:c; % c是类别数 for i=1:num h(i,:)=hist(index(i,:),a); % index是一个矩阵,每一个位置都有一个数字，在0到c之间 end [~,ind]=max(h,[],2); 我一开始也是使用这种方法…
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【课程学习】《统计学习方法》之k近邻法
相似度查询有两种方法： 1. 范围查询，给定阈值。 2. k近邻查询，给定查询点和k。 k近邻法是一种基本分类与回归的方法。其基本思想是：一个样本的k个最相近的样本大多属于某一个类，则该样本也属于这个类。因此，k近邻算法不具有显式的学习过程。k值的选择、距离度量和分类决策规则是k近邻方法的三个基本要素。 k近邻算法 k近邻算法流程 输入：训练数据集$T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),…,(x_N,y_N)}$，其中，$x \in X \subseteq R^n$为实…