vim ~/.oh-my-zsh/themes/robbyrussell.zsh-theme

安装

https://blog.csdn.net/weixin_41335923/article/details/108368436

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh -p anaconda/ -u
source ~/.bashrc

查看环境

conda info --e

创建环境

conda create -n env_name python=3.7

激活环境

conda activate env_name

停止环境

conda deactivate

删除环境

conda remove -n env_name --all

安装pytorch

https://zhuanlan.zhihu.com/p/106394476 版本对应：https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/12625540.html

conda install pytorch torchvision -c pytorch
# 限定版本
pip3 install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

测试gpu

https://zhuanlan.zhihu.com/p/268165089

import torch
from torch import nn
print(torch.cuda.is_available()) # true 查看GPU是否可用
print(torch.cuda.device_count()) #GPU数量, 1
torch.cuda.current_device() #当前GPU的索引, 0
torch.cuda.get_device_name(0) #输出GPU名称

安装tensorflow

conda install tensorflow
# 限定版本
conda install tensorflow-gpu=1.15
pip install tensorflow-gpu==1.15
## conda 安装可能会有gcc编译问题

测试gpu

https://blog.csdn.net/sunshine2124ch/article/details/103127551

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

查看cuda/cudnn版本：

nvcc --version
nvcc -V
cat /usr/local/cuda/version.txt
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

名称来源：

名字里面有“回归”两个字，却不是一个回归算法，为什么有“回归”这个误导性的词呢？
虽然逻辑回归是分类模型，但是它的原理里面却残留着回归模型的影子。

1. 回归模型：求出输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数$\theta$，满足$\mathbf{Y = X\theta}$。此时我们的$Y$是连续的，所以是回归模型。
2. 分类模型：$Y$是离散的，怎么办呢？一个可以想到的办法是，我们对于这个$Y$再做一次函数转换，变为$g(Y)$。如果我们令$g(Y)$的值在某个实数区间的时候是类别$A$，在另一个实数区间的时候是类别$B$，以此类推，就得到了一个分类模型。如果结果的类别只有两种，那么就是一个二元分类模型了。逻辑回归的出发点就是从这来的。

二元逻辑回归定义

sigmoid函数定义：$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$
导数性质：$g^{\prime}(z) = g(z)(1-g(z))$

令${z = x\theta}$，$h_{\theta}(x) = \frac{1}{1+e^{-x\theta}}$ （$z$为回归模型的输出,$g$将回归模型输出转换为分类概率）

矩阵形式：$h_{\theta}(X) = \frac{1}{1+e^{-X\theta}}$

损失函数

$P(y=1|x,\theta ) = h_{\theta}(x)$
$P(y=0|x,\theta ) = 1- h_{\theta}(x)$

得出$y$的概率分布函数表达式为： $P(y|x,\theta ) = h_{\theta}(x)^y(1-h_{\theta}(x))^{1-y}$

用似然函数最大化来求解$\theta$，加对数方便求解，取反即为损失函数$J(\theta)$:
$L(\theta) = \prod\limits_{i=1}^{m}(h_{\theta}(x^{(i)}))^{y^{(i)}}(1-h_{\theta}(x^{(i)}))^{1-y^{(i)}}$
$J(\theta) = -lnL(\theta) = -\sum\limits_{i=1}^{m}(y^{(i)}log(h_{\theta}(x^{(i)}))+ (1-y^{(i)})log(1-h_{\theta}(x^{(i)})))$
矩阵表示：
$J(\theta) = -Y^Tlogh_{\theta}(X) - (E-Y)^T log(E-h_{\theta}(X))$
其中E为全1向量。

Loss 优化

常见的梯度下降法，坐标轴下降法，等牛顿法等均可，若有闭式解则更简单。
$J(\theta)$对$\theta$求偏导：
$\frac{\partial}{\partial\theta}J(\theta) = X^T[\frac{1}{h_{\theta}(X)}\odot h_{\theta}(X)\odot (E-h_{\theta}(X))\odot (-Y)] + X^T[\frac{1}{E-h_{\theta}(X)}\odot h_{\theta}(X)\odot (E-h_{\theta}(X))\odot (E-Y)]$
化简得到：
$\frac{\partial}{\partial\theta}J(\theta) = X^T(h_{\theta}(X) - Y )$
因此在梯度下降法中每一步向量$\theta$的迭代公式如下：
$\theta = \theta - \alpha X^T(h_{\theta}(X) - Y )$
$\alpha$为梯度下降法的步长。

正则化-Regularization

为解决过拟合问题，考虑正则化，常见的有L1正则化和L2正则化。

1. L1正则化损失函数表达式：
   $J(\theta) = -Y^T\bullet logh_{\theta}(X) - (E-Y)^T\bullet log(E-h_{\theta}(X)) +\alpha ||\theta||_1$
   $||\theta||_1$为$\theta$的L1范数.
   逻辑回归的L1正则化loss优化方法常用的有坐标轴下降法和最小角回归法。
2. L2正则化loss：
   $J(\theta) = -Y^T\bullet logh_{\theta}(X) - (E-Y)^T\bullet log(E-h_{\theta}(X)) + \frac{1}{2}\alpha||\theta||_2^2$
   $||\theta||_2$为$\theta$的L2范数.
   逻辑回归的L2正则化损失函数的优化方法和普通的逻辑回归类似。

二元逻辑回归推广：多元逻辑回归

扩展到多分类，$y$取值扩展为K个，详见刘建平博客

参考

李航《统计学习方法》
逻辑回归原理小结
scikit-learn 逻辑回归类库使用小结

创建gitpage仓库

在github上创建一个新的仓库，Repository name 填your_user_name.github.io, 例如我的仓库名是 Yuleii.github.io。创建成功后，在浏览器里输入 https://Yuleii.github.io/ 这个url就可以访问了。

选一个主题

主题网站

jekyllthemes有很多免费主题可以挑选。我最喜欢jekyll-TeXt-theme这个主题，页面简洁，有很多个性化的配置，还有非常详细的中英文档。

主题下载

我的办法是把主题克隆到本地，删除原有的git文件，再与自己的仓库关联起来，但建议用jekyll-TeXt-theme中文文档推荐的fork方式。

安装Jekyll本地编译环境

安装 RubyGems

一般macos已经有RubyGems环境了，所以只需要检查一下版本

$ ruby -v

如果检查到没有就安装

$ brew install ruby

安装Jekyll

$ sudo gem install jekyll
$ sudo gem install jekyll bundler

安装bundler

$ sudo bundle install

开启本地实时预览

$ cd {local repository} // {local repository}替换成你的本地仓库的目录
$ bundle exec jekyll serve

这个命令可以生成一个站点：http://127.0.0.1:4000/, 即目前的博客站点。只要 jekyll serve 服务开着，你的本地仓库文件有任何更新，本地网站刷新都能马上看到。

编辑模版

Jekyll 目录结构

jekyll目录结构主要包含如下目录：

• _posts 博客内容
• _pages 其他需要生成的网页，如About页
• _layouts 网页排版模板
• _includes 被模板包含的HTML片段，_config.yml中修改位置assets 辅助资源 css布局 js脚本 图片等
• _data 动态数据
• _sites 最终生成的静态网页
• _config.yml 网站的一些配置信息
• index.html 网站的入口

建议再新建一个_drafts，没写完的文章可以先放这里，编写完成后再拖到_posts。

修改配置文件

在_config.yml根据自己的需求修改配置数据。jekyll TeXt 配置文档列出了非常详细的步骤。

撰写博客

编辑器

推荐vscode，因为可以一边写markdown一边预览。

创建文章

在_post文件夹新建一个markdown格式的文件，命名格式为：

年-月-日-标题.MARKUP

例如：

2022-01-26-build-blog-with-github-pages-and-jekyll.md

YAML头信息

头信息必须在文章的开始部分：

---
layout: article
title: Document - Writing Posts
mathjax: true
---

在这两行的三虚线之间，可以设置在_config.yml预定义的变量或创建一个自己定义的变量。

选择文章布局方式

除去Jekyll自定义的变量和布局外，TeXt也提供了不同的布局可以选择: TeXt page layout samples，使用时改变头信息即可。本文采用的是Page-Aside格式。

发布文章

文章保存到_post后，push到github远程仓库即可。

参考链接

• jekyll中文文档
• jekyll-TeXt-theme中文文档
• Github Pages + Jekyll 独立博客一小时快速搭建&上线指南
• Github+Jekyll 搭建个人网站详细教程
• Jekyll 博客系列 - 01 快速入门(Youtube)

我遇到的问题（持续更新）

Q: 如何调大代码字体？ A: 找到 _sass/common/_reset.scss ，将里面 code 中 font-size-xs 改成 font-size

Q: 怎么控制显示在主页的摘要内容？ A: 在文章摘要和正文中间加上 <!--more-->

Q: 我的两篇post点开怎么是同一篇的内容？ A: 把头信息里的 permalink 删除

Q: 如何隐藏pageview A: 在头信息里添加变量：pageview: false

Q: 为什么在_config.yml修改了配置不在本地实时预览时显示 A: 修改了_config.yml的内容需要重启实时预览才能显示

jekyll writer: http://jekyllwriter.com/

chrome extension: jekyll editor

mac 搭建 jekyll 本地环境:
https://www.cnblogs.com/kaiye/archive/2013/04/24/3039345.html
https://www.jianshu.com/p/b2caf8e71194
https://blog.csdn.net/a892445213/article/details/104837529