在这篇文章中,我将解释为什么当建立一个线性模型,我们添加一个x₁₂术语如果我们认为变量x₁和x₂互动和添加交互条款订立原则方法。
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性。当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对响应变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线。两种方法都将新的预测变量（称为组件）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些组件。PCR创建组件来解释预测变量中观察到的变异性，而根本不考虑响应变量。另一方面，PLSR确实将响应变量考虑在内，因此通常会导致模型能够使用更少的组件来适应响应变量。
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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一直以来，在 TIOBE 编程语言排行榜中，简单易用的新贵 Python 和老将 C++ 是强劲的竞争对手，不过 C++ 和 Python 都是非常流行的编程语言，对于开发者而言，在选择语言利器时究竟有何参考标准？本文将基于两种语言的关键性能对比，带领大家深入不一样的 Python 与 C++。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式就是无重复的列。
无论你是在与高管开会，还是在与数据狂人开会，有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。
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Improving Deep Learning For Airbnb Search（KDD20)
本博客文章是Dirichlet流程混合模型聚类系列的第四部分。在以前的文章中，我们讨论了有限Dirichlet混合模型，并且把它们的模型的极限用于无限k个集群，这导致我们引入了Dirichlet过程。正如我们所看到的，我们的目标是一开始就建立一个不需要k个集群数量的Dirichlet模型。在介绍Dirichlet过程的不同表示之后，现在是实际使用DPs构建一个无限混合模型的时候了，它使我们能够执行聚类。本文的目标是定义Dirichlet过程混合模型，并讨论中餐馆过程和吉布斯抽样的使用。如果您还没有阅读以前的文章，强烈建议您阅读它们，因为这个主题有点理论性，需要对模型的构建有很好的理解。
📷 本文旨在为人们提供一些机器学习算法，这些算法的目标是获取关于重要机器学习概念的知识，同时使用免费提供的材料和资源。当然选择有很多，但哪一个是最好的？哪两个互相补充？什么是使用选定资源的最佳顺序？
数据库设计中的函数依赖（Functional Dependency，简称FD）是数据库理论中的一个核心概念，它是关系模型中用于描述属性之间关系的一种形式。函数依赖是构建关系模式，实施规范化过程，以及消除数据冗余和更新异常的基础。
范式是在识别数据库中的数据元素，关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些处事工作之后的一个细化的过程。常见的范式有INF,2NF,3NF,BCNF，以及4NF。
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概述：本文主要介绍Java语言中的volatile关键字，内容涵盖volatile的保证内存可见性、禁止指令重排等。
A Review of Findings from Neuroscience and Cognitive Psychology as Possible Inspiration for the Path to Artificial General Intelligence
统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。
agere是一个开源的轻量级agent框架，主要特点是通用性和完全的可定制性。它通过将一个复杂流程拆解为一系列独立的小步骤，来简化构建具有复杂逻辑的agent的流程。
作为开发人员，或多或少都会熟悉或了解一些设计模式，如单例模式、工厂模式、观察者模式等等。但并非都能理解这些设计模式背后的本质，从而可能会导致对模式单纯的套用或滥用的情况出现。不要为了模式而模式，要明白使用模式的目的，要正确理解模式背后的设计原理，要理解背后的基本设计原则。
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
过去十年来，深度学习领域发展迅速，其一大主要推动力便是并行化。通过 GPU 和 TPU 等专用硬件加速器，深度学习中广泛使用的矩阵乘法可以得到快速评估，从而可以快速执行试错型的深度学习研究。
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。 章节目录
本章包括 30 个问题，涉及数组、集合和几个数据结构。其目的是为在广泛的应用中遇到的一类问题提供解决方案，包括排序、查找、比较、排序、反转、填充、合并、复制和替换。提供的解决方案是用 Java8-12 实现的，它们也可以作为解决其他相关问题的基础。在本章的最后，您将掌握广泛的知识，这些知识对于解决涉及数组、集合和数据结构的各种问题非常有用。
通过 **yum list 命令**可以罗列出当前一共有哪些软件包. 由于包的数目可能非常之多, 这里我们需要使用 **grep 命令**只筛选出我们关注的包. 例如:
一个对象应该只包含单一的职责，并且该职责被完整地封装在一个类中。（Every object should have a single responsibility, and that responsibility should be entirely encapsulated by the class.），即又定义有且仅有一个原因使类变更。
数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。
在设计与操作维护数据库时，最关键的问题就是要确保数据能够正确地分布到数据库的表中。使用正确的数据结构，不仅有助于对数据库进行相应的存取操作，还可以极大地简化应用程序中的其他内容(查询、窗体、报表、代码等)，按照“数据库规范化”对表进行设计，其目的就是减少数据库中的数据冗余，以增加数据的一致性。
单个数据称为值。从广义上讲，值有两大类：原始值，它们是原子的；结构化值，由原始值和其他结构化值构成。例如，值
模式定义 定义一个操作中的算法的骨架（稳定），而将一些步骤延迟（变化）到子类中。Template Method使子类可以不改变（复用）一个算法的结构即可重定义（override 重写）该算法的某些特定步骤。 ——《设计模式》
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
OCP（Open-Closed Principle），开放封闭原则：软件实体应该扩展开放、修改封闭。 实现：合理划分构件，一种可变性不应当散落在代码的很多角落里，而应当被封装到一个对象里；一种可变性不应当与另一个可变性混合在一起。 DIP(Dependency Inversion Principle)，依赖倒置原则：摆脱面向过程编程思想中高层模块依赖于低层实现，抽象依赖于具体细节。OOP中要做到的是，高层模块不依赖于低层模块实现，二者都依赖于抽象；抽象不依赖于具体实现细节，细节依赖于抽象。 实现：应该通过抽象耦合的方式，使具体类最大可能的仅与其抽象类（接口）发生耦合；程序在需要引用一个对象时,应当尽可能的使用抽象类型作为变量的静态类型,这就是针对接口编程的含义。 LSP(Liskov Substitution Principle)，Liskov替换原则：继承思想的基础, 即子类能替代父类使用。“只有当衍生类可以替换掉基类，软件单位的功能不会受到影响时，基类才真正被复用，而衍生类也才能够在基类的基础上增加新的行为。” ISP（Interface Insolation Principle），接口隔离原则：客户端不应该依赖它不需要的接口，一个类对另一个类的依赖应该建立在最小的接口上，不要引入无关因素，避免接口污染。 实现：一个类对另外一个类的依赖性应当是建立在最小的接口上的。使用多个专门的接口比使用单一的总接口要好。 SRP(Single Resposibility Principle)，单一职责原则：就一个类而言，接口职责单一，应该仅有一个引起它变化的原因。 如果一个类的职责过多，就等于把这些职责耦合在一起，一个职责的变化可能会抑止这个类完成其他职责的能力。 CARP（Composite/Aggregate Reuse Principle），合成/聚合复用原则：设计模式告诉我们对象委托优于类继承，从UML的角度讲，就是关联关系优于继承关系。尽量使用合成/聚合、尽量不使用继承。 实现：在一个新的对象里面使用一些已有的对象，使之成为新对象的一部分，以整合其功能。 LoD(Law Of Demeter or Principle of Least Knowledge)，迪米特原则或最少知识原则：就是说一个对象应当对其他对象尽可能少的了解，依赖越少越好。即只直接与朋友通信，或者通过朋友与陌生人通信。 朋友的定义（或关系）： （1）当前对象本身。 （2）以参量的形式传入到当前对象方法中的对象。 （3）当前对象的实例变量直接引用的对象。 （4）当前对象的实例变量如果是一个聚集，那么聚集中的元素也都是朋友。 （5）当前对象所创建的对象。 实现： （1）在类的划分上，应当创建有弱耦合的类。类之间的耦合越弱，就越有利于复用。 （2）在类的结构设计上，每一个类都应当尽量降低成员的访问权限。一个类不应当public自己的属性，而应当提供取值和赋值的方法让外界间接访问自己的属性。 （3）在类的设计上，只要有可能，一个类应当设计成不变类。 （4）在对其它对象的引用上，一个类对其它对象的引用应该降到最低。 （5）尽量限制局部变量的有效范围.
选自inFERENCe 作者：Ferenc Huszár 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 本文作者 Ferenc Huszár 是一名机器学习研究者，在剑桥取得博士学位，对概率推断、生成模型、无监督学习和应用深度学习解决问题感兴趣。本文总结了他关于机器学习变换式的技巧，机器之心对此进行编译介绍。 本文分享的是我的笔记，旨在帮助大家获得更好的理解。这是一本关于各种「变换式」的手册，将这些变换用于机器学习问题，并最终使其转为已知解决方案的问题：寻找一个易处理向量场的稳定吸引子。 典型设置为：你有一些模型参数θ
一、SQL语句的分类 DML（Data Manipulation Langauge，数据操纵/管理语言） （insert，delete，update，select） DDL（Data Definition Language，数据定义语言） （create，drop，alter） DCL（Data Control Language，数据控制语言） grant（授权），revoke（撤销权限） TCL（Transaction Control Language，事务控制语言）
变量选择是高维统计建模的重要组成部分。许多流行的变量选择方法，例如 LASSO，都存在偏差。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,_SCAD_)正则项的回归问题或平滑剪切绝对偏差 (SCAD) 估计试图缓解这种偏差问题，同时还保留了稀疏性的连续惩罚。
本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。
原文：www.cnblogs.com/pengdai/p/9151800.html
当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。例如，对于连续结果Y和连续协变量X，可能是Y的期望值是X和X ^ 2的线性函数，而不是X的线性函数。一种简单但通常有效的方法是简单地查看Y对X的散点图，以直观地评估。
概论一个关系数据库由一组关系模式组成，一个关系由一组属性名组成，关系数据库设计就是如何把已给定的相互关联的一组属性名分组，并把每一组性名组织成关系的问题。
选自arXiv.org 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、蒋思源 围棋、视频游戏、迷宫……DeepMind 的人工智能在玩游戏方面可谓是得心应手。DeepMind 又发布了一篇论文介绍了他们在这方面的另一项新研究：循环环境模拟器（recurrent environment simulator）。据介绍，该方法可以被用来改进探索（exploration）过程，还能适应多种不同的环境（包括 Atari 游戏、3D 赛车和迷宫）。本论文已经被 ICLR 2017 接收。机器之心对本论文进行了简单编译介绍，更多详
大多数最先进的 ML 模型都具有黑匣子特性。在ML 模型的预测性能和解释能力之间通常需要权衡。
原理1.Unsafe是CAS的核心类，由于Java方法无法直接访问底层系统，需要通过本地（native）方法来访问，Unsafe类相当于Java留的一个后门，基于该类可以直接操作特定内存的数据。Unsafe类存在于jdk的sun.misc包中，其内部方法操作可以像C的指针一样直接操作内存，CAS操作的执行依赖于Unsafe类的方法。 注意Unsafe类中的所在方法都是native修饰的,也就是说Unsafe类中的方法都直接调用操作系统底层资源执行相应任务,故可以直接比较内存值和期望值.而其value值被volatile修饰后保证了其可见性,一旦发生偏移就会通知本地内存
以前写过一篇java8的流操作，人们都说流操作是函数式编程，但函数式编程是什么呢？
从人类大脑只跟环境交互就设计算法的方式（例如，语音和对象识别、骑自行车等）中获得灵感
属性引用 使用 Python 中所有属性引用所使用的标准语法: obj.name。 有效的属性名称是类对象被创建时存在于类命名空间中的所有名称。 因此，如果类定义是这样的:
MySQL 数据库学习 MySQL数据库软件 安装 … 配置 MySQL服务启动 手动。 cmd–> services.msc 打开服务的窗口 使用管理员打开cmd net start mysql //启动mysql的服务 net stop mysql //关闭mysql服务 MySQL登录 mysql -uroot -p密码 mysql -hip -uroot -p连接目标的密码 mysql --host=ip --user=root --password=连接目标的密码 MySQL退出 exit qu
数据库范式在数据库设计中的地位一直很暧昧，教科书中对于数据库范式倒是都给出了学术性的定义，但实际应用中范式的应用却不甚乐观，这篇文章会用简单的语言和一个简单的数据库DEMO将一个不符合范式的数据库一步步从第一范式实现到第四范式。
目前主流的高精度实例物体分割框架都是基于很强的物体检测方法，如 Fast/Faster R-CNN, YOLO 等。虽然不同的方法设计了不同的结构，但是这些方法都遵循着一个基本的规则：首先从图像中生成大量的候选区域，然后用非极大值抑制（NMS）算法从这些数以千计的候选区域中剔除那些重复的候选区域。
单一职责原则又称为单一功能原则，即不要存在多于一个导致类变更的原因。通俗的说，即一个类只负责一项职责。
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