前言 這學期上老師的PCS課程時，最後的Final Project要我們用SMS系統下指令來實現一些創意。和組員商量了下後決定用手機SMS下指令達成秘鑰對生成與自動分發，我們以SSH密鑰對連線為例。我負責收到指令後自動產生密鑰對，將公鑰自動寫入目標連線機器，將私鑰以SM回傳。在查閱了資料後，我決定用Jsch完成...

前言 到寒假終於有時間來整理上學期ML中的一些內容了。這篇關於LIBSVM的一些簡單使用，是之前作業中所用到的部分。 LIBSVM介紹 LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC...

前言 這幾天都在看SVM相關的內容，SVM的模型在幾何上看上去不是很複雜，但涉及到求解時引入了許多數學概念。這篇總結一下看了一些SVM資料後的想法。 問題引入 SVM考慮如何給一個二分類下的線性分類器更大的Robustness，例如在下邊三個線性分類器中，選擇哪一個將會帶來更好的泛化誤差即。 就直...

前言 因為做林軒田老師作業的原因接觸到了由同系Machine Learning Group團隊開發的LIBLINEAR套件。該套件提供了對超大數據量下之各種線性分類器的支持，包括： L2-regularized classifiers L2-loss linear SVM, L1-loss linear...

前言 從這篇開始我決定將林軒田老師CSIE5043的內容不以章節的形式記錄，而以分塊的形式記錄。原因一是老師的作業對我來說很有難度（估計要被當了）根本沒時間在周內細緻的整理完一章節的內容，二是希望能在只是塊內提供完整詳細的思路和推導。 問題出發 之前章節的內容是關於如何用線性模型處理分類問題，而我們這邊...

Introduction 不同於上一篇談到的將節點進行embedding，現在我們關注於如何將一個graph或者一個subgraph進行embedding。 Goal: want to embed a subgraph or an entire graph . Graph Graph embeddin...

上章談到Node Embedding的overview，這次詳細談random walk這一embedding的方法之一。 如同字面上的意思，random walk就是從起始點隨機選一個鄰居節點作為下一個目的地(可以重複走同一edge)，如此往復。 Random-Walk Embeddings ...

Effective Number of Lines 以下討論時，ML是否可行。考慮以下條件: 即如下圖所示： 可見與圖中處時，而由藍色區域結合uniform distribution的CDF判斷 。 令 即 即只要，會大於設定的threshold。 所以: 這邊我們的有無數多個,可見...

Traditional ML for Graphs 在傳統的Graph ML中我們通過Feature engineering 處理原始輸入的graph得到Structured Feature，再將這些結構化的特征輸入ML演算法中得到可供預測用的機器學習模型。 Graph Representatio...

Infeasibility of Learning All learning algorithm has its assumptions behind. No algorithm is best for all learning problems. 上圖中 對於data set中的所有個例都成...