在本实验中，我们将使用dplyr软件包探索数据，并使用ggplot2软件包对其进行可视化以进行数据可视化
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
最近已经入职新公司了，开启 965 的生活，也开始做新的项目了。最近在适应新环境，不过我依然会努力分享有趣的前沿成果哈。过年的时候，收到小伙伴的私信，说多分享一些实战的内容，以后我也会多多总结一些常见的坑，和大家一起学习成长。
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
梯度下降是数据科学的基础，无论是深度学习还是机器学习。对梯度下降原理的深入了解一定会对你今后的工作有所帮助。
算法是数据科学的核心，而采样是决定项目成败的关键技术。了解有关使用的最常见采样技术的更多信息，因此您可以在处理数据时选择最佳方法。
导读：2016国际人工智能联合会议（IJCAI2016）于7月9日至7月15日举行，今年会议聚焦于人类意识的人工智能。本文是IJCAI2016接收论文之一，除了论文详解之外，我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 深度、卷积、递归模型对人类行为进行识别（可穿戴设备数据） 摘要 普适计算领域中人类活动识别已经开始使用深度学习来取代以前的依靠手工提取分类的分析技术。但是由于这些深度技术都是基于不同的应用层面，从识别手势到区分跑步、爬楼梯等一系列活动，所以很难对这些问题提出一个普遍适用的方案。在本文中
Vishal Morde讲了这样一个故事：十五年前我刚完成研究生课程，并以分析师的身份加入了一家全球投资银行。在我工作的第一天，我试着回忆我学过的一切。与此同时，在内心深处，我想知道我是否能够胜任这份工作。我的老板感觉到我的焦虑，他说：
我对十五年前第一天工作的情况还记忆犹新。彼时我刚毕业，在一家全球投资银行做分析师。我打着领带，试图记住学到的每一件事。与此同时，在内心深处，我很怀疑自己是否可以胜任这份工作。感受到我的焦虑后，老板笑着说：
假设您正在尝试构建一个模型来预测受访者，并且在您的数据集中，约有3％的人口会作出回应（目标= 1）。在不应用任何特定分析技术的情况下，您的预测结果很可能是每个记录都被预测为非响应者（预测目标= 0），从而使预测结果信息量不足。这是由于这种信息的性质，我们称之为高度不平衡的数据。 数据的不平衡本质可能是内在的，这意味着不平衡是数据空间性质[1]的直接结果，或者是外在的，这意味着不平衡是由数据的固有特性以外的因素引起的，例如数据收集，数据传输等 作为数据科学家，我们主要关注内在数据不平衡; 更具体地说，数据集
数据集中缺少值的原因有很多。例如,在数据集的身高和年龄,会有更多年龄列中缺失值,因为女孩通常隐藏他们的年龄相同的如果我们准备工资的数据和经验,我们将有更多的薪水中的遗漏值因为大多数男人不喜欢分享他们的薪水。在更大的情况下，比如为人口、疾病、事故死亡者准备数据，纳税人记录通常人们会犹豫是否记下信息，并隐藏真实的数字。即使您从第三方资源下载数据，仍然有可能由于下载时文件损坏而丢失值。无论原因是什么，我们的数据集中丢失了值，我们需要处理它们。让我们看看处理缺失值的9种方法。
在前面的章节中，我们开发了深入描述数据所需的技能。 数据科学家也必须能够理解随机性。 例如，他们必须能够随机将个体分配到实验组和对照组，然后试图说明，观察到的两组结果之间的差异是否仅仅是由于随机分配，或真正由于实验所致。
今天给大家介绍的是雅盖隆大学数学与计算机科学学院的学生Łukasz Maziarka和Agnieszka Pocha于2020年1月8日发表在Journal of Cheminformatics的一篇论文，他们受现Adobe公司研究学者朱俊彦在2017年提出的无关联图像生成模型CyCleGAN启发，提出了一种新的基于Graph的分子图生成优化模型——Mol-CycleGAN，该模型可生成与原始化合物具有高度结构相似性的优化化合物，并且Mol-CycleGAN是基于CycleGAN架构进行分子生成的第一种方法。
我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本，但在这些城镇中，随机样本可能不太平衡，因此会产生偏差，导致估计误差很大。
这是个深度学习的时代，传统的机器学习算法仿佛已经失去了往日的光彩，你能随处听到卷积神经网络、循环神经网络以及其他各种net，偶尔听到的机器学习算法也是支持向量机，逻辑回归。今天给大家介绍一个自出生便统治数据科学界的王者——XGBoost算法，往期文章中我们分析过该算法的基本原理，本文让我们来看一下为什么XGBoost如此强大。
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。
领域集：X，例如所有木瓜的集合。 标签集：Y，目前仅讨论二元集合，如{0,1}或者{−1,+1}，表示木瓜好吃和不好吃。 训练数据：形如S = ((x 1 ,y 1 )…(x m ,y m ))的有限序列，其中的元素以X ×Y形式成对出现，S称为训练集。
OpenCV在通过特征描述子完成描述子匹配之后，会得到一些关键点对，我们会把这些关键点对分别添加到两个vector对象中，作为输入参数，调用单应性矩阵发现函数来发现一个变换矩阵H，函数 findHomography 就完成了这样的功能，常见的调用代码如下：
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
对抗生成网络（GAN）是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下，生成新的「人造」样本的工具。这些样本几乎可以是任何的东西：手写数字、人脸图片、表现主义绘画作品，等等所有你能想出的物体。
定义是这样的，把一个数据对象，划分成子集的过程，使得子集内相似度大，子集外相似度小。这样的一个过程叫做聚类。
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。
决策树是用于机器学习最流行的算法之一，尤其对于分类和回归问题。我们每次做决策时大脑都像决策树一样工作。
读完分类与回归算法的评估指标以及排序算法的评估指标之后，你已经知道了机器学习中分类、回归以及排序算法相关的评估指标。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些方法。
2.1：经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”，相应的。精度即“1-错误率”。更一般的，我们把学习器的实际预测输出和样本的真实输出之间的差异称为“误差”。 *需要注意，这里所说的误差均是指的是误差期望。 学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或者“经验误差”，在新样本上的误差称之为“泛化误差”。 我们现在努力做得是把经验误差最小化。我们实际希望的，是在样本上能表现出来的很好的学习器。为了达到这个目的，应该从训练样本上尽可能的学出适用于所有潜在样本的“普遍规律”，这样才能在
【导读】SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图。最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。
计算机网络考试 复习时你应该要看的几道题！ 文 | 阿小庆 | 2018-01-03 在学校马上就要考《计算机网络》这门课了，复习的过程中，发现有些题目很经典，特地整理总结了一下，我只挑了有用的以期回顾，若有观者阅，悦，那自己更是欣喜！☺ 下面即是计算机网络一些题目的解析： ---- 数据链路层 1、假定站点A和B在同一个10Mb/s以太网网段上。这两个站点之间的传播时延为225比特时间。现假定A开始发送一帧，并且在A发送结束之前B也发送一帧。如果A发送的是以太网所容许的最短的帧，那么A在检测到和B
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。特别是，我们学会了如何使用数据，在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道，某件事情有多大。
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础，IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础：数
决策树是十大机器学习算法之一，可用于分类和回归问题。最初的决策树包括ID3和C4.5，后来慢慢发展到随机森林和作为梯度提升算法的基学习器模型，例如GBM算法和Xgboost。单一的决策树算法由于模型比较简单效果不是很好，后来引入Bagging和Boosting后模型效果大为改善。今天我们就来了解一下关于决策树的相关内容。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、蒋思源 近日，Ian Goodfellow 等人提出对抗性同心高维球，他们利用数据流形的维度来研究输入维度的改变对神经网络泛化误差的影响，并表明神经网络对小量对抗性扰动的脆弱性是测试误差的合理反应。 已经有大量工作证明，标准图像模型中存在以下现象：绝大多数从数据分布中随机选择的图片都能够被正确分类，但是它们与那些被错误分类的图片在视觉上很类似（Goodfellow et al., 2014; Szegedy et al., 2014）。这种误
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
进行土地覆盖分类时的一个常见问题是采样数据中的空间自相关风险会扭曲预测结果或准确性评估。可以帮助解决此问题的一种方法是使用某种形式的缓冲确保训练和验证样本之间有足够的间隔。这个例子将演示一种方法来做到这一点。
选自arXiv 作者：Ben Sorscher等 机器之心编译 编辑：蛋酱 Scale is all you need？No. 在视觉、语言和语音在内的机器学习诸多领域中，神经标度律表明，测试误差通常随着训练数据、模型大小或计算数量而下降。这种成比例提升已经推动深度学习实现了实质性的性能增长。然而，这些仅通过缩放实现的提升在计算和能源方面带来了相当高的成本。 这种成比例的缩放是不可持续的。例如，想要误差从 3% 下降到 2% 需要的数据、计算或能量会指数级增长。此前的一些研究表明，在大型 Transform
来源：DeepHub IMBA本文约6000字，建议阅读10+分钟本文以简单的数据集为例，为你讲解AdaBoost算法的工作原理。 AdaBoost 是集成学习中的一个常见的算法，它模仿“群体智慧”的原理：将单独表现不佳的模型组合起来可以形成一个强大的模型。 麻省理工学院(MIT) 2021年发表的一项研究[Diz21]描述了人们如何识别假新闻。如果没有背景知识或事实的核查，人们往往很难识别假新闻。但是根据不同人的经验，通常可以给出一个对于新闻真假程度的个人见解，这通常比随机猜测要好。如果我们想知道一个标题
AdaBoost 是集成学习中的一个常见的算法，它模仿“群体智慧”的原理：将单独表现不佳的模型组合起来可以形成一个强大的模型。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在本章中，我们将介绍一些必要的主题，这些主题对于培养使用 Pandas 的专业知识必不可少。 这些主题的知识对于准备数据作为处理数据以进行分析，预测或可视化的程序或代码的输入非常有用。 我们将讨论的主题如下：
在轮询访问中，用户不能随机地发送信息，而要通过一个集中控制的监控站，以循环方式轮询每个结点，再决定信道的分配。当某结点使用信道时，其他结点都不能使用信道。典型的轮询访问介质访问控制协议是令牌传递协议，它主要用在令牌环局域网中。
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