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Linear SVM 和 LR 有什么异同？
- LInear SVM和LR都是线性分类器，都是判别模型
Linear SVM部直接依赖数据分布，分类平面不受一类点影响；LR则受所有数据点的影响，如果数据不同类别非常不平衡，则需要处理平衡
Linear SVM依赖数据表达的距离测度，所以需要先对数据normalization;LR不受影响
Linear SVM依赖惩罚的系数，实验中需要验证
Linear SVM和LR都会收到outlier的影响，但敏感程度没有明确结论
Linear 只输出类别，LR输出概率。

深度学习

Understanding LSTM Networks:英文,多图说明LSTM机制。来源cs224n推荐。
Attention and Augmented Recurrent Neural Networks:讲解Attention,关于NMT query的部分理解还不够。
网络嵌入

强化学习

其它

matplotlib添加中文英文为宋体及Times New Roman

1 2	import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname() #将会获得matplotlib文件路径

修改配置文件，取消两行注释，并在第二行添加Times New Roman, SimSun,

1
2
3

font.family         : sans-serif
font.sans-serif     : Times New Roman, SimSun,...
axes.unicode_minus  : True # 显示负号

将SimSun.ttf字体文件放入到./fonts/ttf文件夹下

通过以下命令找到缓存文件并删除

1 2	import matplotlib print(matplotlib.get_configdir())

重启kernel

如果需要修改公式字体则修改mathtext.fontset : custom.

Times New Roman 偏黑，使用宋体SinSun很像没有加粗的TimesNewRoman

> import matplotlib.pyplot as plt
> import numpy as np
> 
> from matplotlib.font_manager import _rebuild
> # _rebuild() #如果修改了matplotlibrc而不想手动删除缓存 则用代码reload一下
> 
> csfont = {'fontname':'SimSun', 'fontsize': 10}
> 
> x = [0.2,0.3,0.4,0.5,0.6]
> y = [36,21,15,12,10]
> 
> plt.figure(dpi=180)
> plt.plot(x, y, label='$n_e(0)$')
> 
> plt.xlabel(u'休眠参数'+r'$\theta$', **csfont)
> plt.ylabel(u'休眠状态下云用户最优接入阈值'+r'$G_{soc}$', **csfont)
> plt.legend()
>

python matplotlib 中文显示参数设置

Jupyter Lab

在WSL下，给jupyter lab添加插件支持

在WSL Ubuntu下使用sudo apt install nodejs 后，很容易出现 node -v 和 npm -v找不到命令。尤其是npm会出现/mnt/c/Program Files/nodejs/npm: Syntax error: word unexpected(expecting "in")

参考 WSL install Node

首先安装nodejs

1 2	$ curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_10.x \| sudo -E bash - $ sudo apt-get install -y nodejs

然后修改~/.profile中的PATH

1	PATH="$HOME/bin:$HOME/.local/bin:/usr/bin:$PATH"

刷新下~/.profile

1	source ~/.profile

这时候再查看npm定位

1 2	$ which npm /usr/bin/npm

其实目的就是在PATH中添加/usr/bin，并且保证其是首选项

1 2	$ whereis npm npm: /usr/bin/npm /mnt/c/Program Files/nodejs/npm /mnt/c/Program Files/nodejs/npm.cmd

OK, Done!

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