1. 为Github Pages绑定域名

    为Github Pages绑定域名需要购买域名,DNS解析,Github注册域名三个步骤。

    2019/02/04 Personal Blog

  2. 使用Github Pages搭建你的个人网站

    为什么要用Github Pages 大概每个人都想拥有一个自己的个人主页,建站方式从一点点写原生代码到直接购买博客网站的服务有很多很多的选择。我以前也尝试过用React + Flask + MySQL + AWS搞一套完完全全自己写的网站,但是刚刚开始搞前端遇到了点webpack的坑就做不下去了,工程量和维护量都太大了。而简书等博客网站又无法自由自在的定制功能和界面,限制很多,服务器容量小,未来还可能会收费。在调研了很多建站的方式后,我选择了Github Pages + Jekyll。

    2019/02/02 Personal Blog

  3. 使用Atom作为Markdown文本编辑器

    打算选择一个Markdown编辑器更新博客,简单调研了比较流行的几个选择,最终选择了Atom。

    2019/02/01 Personal Blog

  4. MLE再再再再再理解

    都是大学概率论没学好的锅,别人看一下就理解的东西我得理解好几次,还不算理解透,但是每次都算是进步吧。无力共勉,凑活看吧。

    2019/01/07 Machine Learning

  5. 隐马尔科夫链模型(HMM)学习

    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一个广泛应用的统计分析模型。应用于语音识别,行为识别,文字识别及故障诊断等领域。平时在看论文时总能涉及到HMM的相关讨论,一直只了解个大概,这次在调研异常检测算法时发现有基于HMM的算法,趁此机会深入了解一下。

    2018/11/09 Machine Learning

  6. 隐狄利克雷分布(LDA)学习

    LDA模型全程Latent Dirichlet Allocation,是文本语义分析中很著名的模型,其涉及的数学知识比较多,包括:Gamma函数,Dirichlet分布,共轭先验,MCMC,Gibbs采样,Variational Inference,贝叶斯文本建模等等。

    2018/10/17 Machine Learning

  7. MLE、MAP、Bayes推断的理解

    随着理解的不断加深,对这三个方法又有了本质上的认识。

    2018/10/15 Machine Learning

  8. Beta/Dirichlet分布

    Gamma函数

    2018/10/12 Machine Learning

  9. 理解KL散度

    一句话定义 是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式,又叫相对熵。

    2018/09/19 Machine Learning

  10. Apriori算法

    这个算法有点慢,但是人家是数据挖掘十大算法之一,很多关联规则挖掘的方法都是其衍生方法,所以需要理解一下。Apriori并不是一个机器学习算法,即没有训练出模型,它是一个统计学的数据挖掘方法。

    2018/08/30 Machine Learning