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刘强的论文著作

．《从民间信仰到文化日常——曲水赋诗论考》，首届研究生国际研讨会，2003年12月，香港浸会大学。2．《〈世说新语〉与〈高僧传〉》，“汉魏六朝文学与宗教”国际学术研讨会，2003年12月，香港浸会大学。

《萌芽》、《城者》、《80后》、《布老虎丛书》等杂志签约撰稿人。在学术刊物《文艺批评》上发表论文，得到学界好评。并且在《城者》杂志拥有自己的专栏。作为80后写手群学院派的代表人物。

从本体论上去探究和阐述《四书》和五经的著作，不是很多。如果认识论是“其然”，那本体论就是“其所以然”。

程序为什么要加注释?加注释有几种方法?各有何特点

程序加注释对程序设计者本身是一个标记，在大型程序中，能及时有效的进行维护/修改。 对程序阅读者来说，是一个解释，能让读者通彻的了解程序和设计者的思路。 对企业来说，在人员接替时能保证稳定过渡。

程序中注释作用是为了方便人对代码理解和维护而引入，它对程序功能没有影响。程序基本逻辑结构在结构化程序中，程序基本逻辑结构可分为顺序、选择和重复三种，程序语言提供相应语句及语句组织方式表达这三种结构。

定义规范的目的是让项目中所有的文档都看起来像一个人写的，增加可读性，减少项目组中因为换人而带来的损失。（这些规范并不是一定要绝对遵守，但是一定要让程序有良好的可读性）。

注释是用来给开发者或者是软件后续的维护者来看的。一般是用来描述这一段代码或者是程序做了些什么样的事情。实现了哪些功能，java里面注释代码，可以分为行注释和块注释，方法注释等。

基于R语言的梯度推进算法介绍

1、在这个领域，梯度推进模型（GBM）是最为广泛运用的方法，在未来的文章里，我们可能会对GXBoost等一些更加快捷的Boosting算法进行介绍。

2、grad梯度算法如下图所示：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

3、此时，只需要f（x）满足利普希茨（Lipschitz）连续条件，即对于定义域内所有向量x，y，存在常数M使得||f（y）-f（x）||=M·||y-x||，那么这个模型就可以通过近端梯度算法来进行求解了。

4、初始化模型参数。计算预测值和真实值之间的误差。计算误差关于模型参数的偏导数（梯度）。根据梯度更新模型参数。重复步骤2到4，直到达到收敛条件或训练轮数达到预设值。

5、梯度下降算法的流程如下：初始化参数：将所有参数（θ）随机初始化为一个小的值，比如0.01。如果已有先验知识，可以根据先验知识进行初始化。

6、梯度下降算法是一种最优化算法。基本原理是：通过不断迭代调整参数来使得损失函数的值达到最小。每次迭代都会根据当前的参数来计算损失函数的梯度，然后沿着梯度的反方向调整参数，使得损失函数的值变小。

R语言之决策树和随机森林

1、方法就是将同 Out-of-bag 数据对应的决策树对 Out-of-bag 数据进行分类计算，看计算出来的分类结果和原始分类是否相符，计算不相符的 Out-of-bag Dataset 的比例，此比例就是随机森林的优劣程度评价。

2、而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。本文将先对决策树特征选择的算法ID3， C5和CART进行计算，然后介绍决策树的剪枝策略，最后介绍随机森林。

3、R语言学习之决策树 决策树最重要的2个问题：决策树的生长问题，决策树的剪枝问题。

4、二叉树并不是越深越好，太深会带来overfitting（过拟合）的问题，随机森林构造器的默认参数往往最优。梯度提升决策树。专门处理表格型数据，如pd.DataFrame，基于Boosting。

5、第一篇我们主要关注了根结点及内部结点的选择 第二篇主要关注如何处理“过拟合”现象 参考 个性化 与 泛化 是一个相互矛盾概念，就像个体化诊疗与指南的矛盾一样。

6、随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

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