广义加法模型（Generalized Additive Models, GAMs）作为一种高度灵活的统计工具，显著扩展了广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）的框架。GAMs的核心思想在于，将GLM中的一个或多个线性预测变量替换为这些变量的平滑函数，从而允许模型捕捉预测变量与条件响应之间复杂且非线性的关系，而无需事先对这些关系的具体形态做出假设。这一过程通过引入惩罚平滑样条技术实现，该方法在保持模型灵活性的同时，有效防止了过拟合现象。
我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列以进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
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通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016））。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
在各种工业和建筑环境中，正确使用安全帽对工人的健康至关重要。准确高效地检测安全帽在确保职业安全和遵守安全协议方面起着关键作用。传统的手动检查和监视方法往往耗时、容易出错，并且不适用于大规模操作。针对这些挑战，计算机视觉和深度学习技术作为自动化检测安全帽的有力工具应运而生。
最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型（GAM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即可。
我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据，以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流流失的面积（英亩）；氧浓度（毫克/升）；水流段的最大深度（以厘米为单位）；硝酸盐浓度（毫克/升）；硫酸盐浓度（毫克/升）；以及采样日期的水温（以摄氏度为单位）。
比如，在示例数据中，细胞是在不同的时间点收集的，我们可以通过首先对每个基因拟合一个广义的线性模型来检验上述任何一个基因的表达是否随时间变化。🤩
由于没有实例级类别标注，对于弱监督目标检测网络要精确的预测目标的位置具有挑战性。大多数现有的方法倾向于通过使用双阶段的学习过程来解决该问题，即多实例学习检测器，然后是具有边界框回归的强监督学习检测器。
微软在可解释机器学习项目 InterpretML 的 GitHub 页面上这样写到。很显然，他们相信 InterpretML 会是打开机器学习黑箱的钥匙。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。
近年来深度学习的快速发展导致了计算机视觉各个方面的重要突破，尤其是在目标检测领域。这个计算机视觉的关键方面旨在识别和分类图像中的目标（例如，行人、动物、车辆），这对于目标追踪和目标分割等任务是一个基础性的要素。其在工业应用中非常广泛，范围从缺陷检测到自动驾驶。
每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。
本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列
加载工资数据集。保留所有交叉验证错误的数组。我们正在执行K=10 K倍交叉验证。
AI 科技评论按：日前，一篇关于 BagNet 的 ICLR 论文引起了机器学习 Twitter 社区的广泛讨论。针对这篇论文，谷歌大脑工程师 Eric Jang 发布了一篇博客进行了解读。AI 科技评论编译如下。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万
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：
在本文中，我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）
对于很多状态管理问题来说，最简单的解决方案是使用可组合函数来创建一个可共享的数据存储。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
不知大家在工作中有没有过提取pdf表格数据的经历，按照普通人的思维，提取pdf的表格数据的方法可能会选择复制粘贴，但这是一个相当繁杂且重复的工作。而今天我们会讲解如何用python和excel来提取pdf的表格数据，看二者哪个更为方便！
采样地点：淮河流域一带，昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库 。
PRIMUS 来源于最近国人的一篇Sci Adv的文献Longitudinal single-cell RNA-seq analysis reveals stress-promoted chemoresistance in metastatic ovarian cancer[1]。作者期望通过研究化疗前后卵巢癌样本的单细胞转录组层面的变化，然而由于卵巢癌肿瘤特有的异质性，不同肿瘤之间细胞成分差异很大，多样本之间整合存在困难。而基于以往的Seurat v3, Harmony, LIGER, mnnCorrect, and fastMNN 以及三种Bulk RNAseq的整合方法（ComBat、ComBat-seq，and limma）整合仍然不能很好的解决这个问题。基于此，作者团队开发了PRIMUS。
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
这里唯一的问题是权重Δold是未知β的函数。但是实际上，如果我们继续迭代，我们应该能够解决它：给定β，我们得到了权重，并且有了权重，我们可以使用加权的OLS来获取更新的β。这就是迭代最小二乘的想法。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
RGAM算法第2步的自由度超参数可以通过df选项进行设置，默认值为4。以下是使用不同超参数拟合RGAM模型的示例：
摘要：我们目前看到从可配置性有限的固定功能网络设备向具有完全可编程处理流水线的网络设备的转变。这种发展的一个突出例子是P4，它提供了一种语言和参考架构模型来设计和编程网络设备。这个参考模型的核心元素是可编程匹配动作表，它定义了网络数据包的处理步骤。在本文中，我们演示了这些表，我们使用它们来创建自己的建模框架，它们是设备性能的关键驱动因素。
在这里，我们放宽了流行的线性技术的线性假设。有时线性假设只是一个很差的近似值。有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来 解决 。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。本文本专注于线性模型的扩展…
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