我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。
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作为推荐模型训练的重要组成部分，推荐系统的负采样对模型的训练效果有着重要的影响，也是重要研究分支。实际的推荐系统场景，大部分数据是隐式反馈信息。对于模型训练，一般假设用户交互过的产品都是正例，通过抽样，选择用户没有交互过的部分产品作为负例。根据一定的策略从用户的非交互产品集中选择负样本的过程称为负样本采样（Negative Sampling）。
本文以CCF大数据与计算智能大赛（CCF BDCI）图书推荐系统竞赛为实践背景，使用Paddle构建用户与图书的打分模型，借助Embedding层来完成具体的匹配过程。后台回复 211208 可获取完整代码。
由于工作数据量较大，训练模型很少直接单机python，一般都采用SparkML，最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下，先写个上下采样，最终目的是为了让正负样本达到均衡（有人问：正负样本必须是1：1吗？1：1效果就一定最好吗？答：不一定）
我们训练学习好的模型，通过客观地评估模型性能，才能更好实际运用决策。模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。
一、数据分组 数据分组时数据分析过程中的一个重要环节 eg： 对大学生成绩数据求平均，查看大学生的平均水平 对不同专业的学生进行分组，分别计算不同专业学生成绩的平均值 使用Pandas库中的groupby()函数，对数据进行分组 1、groupby 1、根据sex进行分组，计算tip列的平均值 import pandas as pd import seaborn as sns tips = pd.read_csv('./data/tips.csv') df = tips groupe
我们把连续的预测值进行人工定义，边界的一边定义为1，另一边定义为0。这样我们就把回归问题转换成了分类问题。
提到分类模型评估相信大家应该都不会觉得陌生（不陌生你点进来干嘛[捂脸]），本文就分类模型评估的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现各种评估函数。完整实现代码请参考本人的p...哦不是...github：https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/imylu/utils/model_selection.py
作者：李小文，先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python，现任一家小型互联网公司的算法工程师。
在Python编程中，我们经常遇到表示缺失或无效数据的情况。为了解决这种问题，Python中提供了特殊的浮点数表示：nan、NaN和NAN。这些表示法被广泛应用于数学和科学计算等领域。本文将介绍这三个特殊的浮点数表示，并讨论它们的使用场景和注意事项。
在世界杯⚽️期间，想起一个主题，根据往年的球队信息，进行一些分析，如果可以预测今年球队名次更佳（😄美滋滋💯 ）。
在这篇文章中，我将从一个基本的线性模型开始，然后从那里尝试找到一个更合适的线性模型。
总第97篇 这一篇主要说一下机器学习中非平衡数据的处理方式以及用python如何实现. 在前面的一篇推文中我们提到过，非平衡数据会影响最后的评判效果，严重的会带来过拟合的效果，即模型总是把样本划分到样本量较多的那一种。为了让模型的评判更准确，我们需要对非平衡数据进行一定的处理，主要有以下几种方式： 欠采样 过采样 人工合成 调权重 在开始介绍不同的处理方式之前，我们先引入一组非平衡数据。 #导入一些相关库 from sklearn.model_selection import train_test_s
这是一个系列篇，后续我们会按照我们第一章中的框架进行更新，因为大家平时都较忙，不会定期更新，如有兴趣欢迎长期关注我们的公众号，如有任何建议可以在评论区留言，该系列以往的经典内容可参考下面的篇章。
异常检测是对罕见的观测数据进行识别，这些观测数据具有与其他数据点截然不同的极值。这类的数据被称为异常值，需要被试别和区分。造成这些异常现象的原因有很多:数据的可变性、数据收集过程中获得的错误，或者发生了一些新的、罕见的情况。
在本文中，我们介绍了一种流行的生存分析算法，Cox比例风险模型¹。然后，我们定义了其对数部分似然和梯度，并通过一个实际的Python示例对其进行优化，以找到最佳的模型参数集。
描述性统计分析（Description Statistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
本章将围绕Label Correcting Algorithms展开。首先，3.1小节介绍了最短路径最优性条件，这些条件允许我们评估一组距离标签是否达到最优，以及什么时候我们应该结束算法。基于这一最优性条件，3.2-3.5小节介绍了基本的Label Correcting Algorithms用于求解不含有负环的单源最短路径问题。对于多源最短路径问题将在3.6小节进行讨论，3.7小节将对本章内容进行总结。（小编注：限于篇幅原因，本章将分为三期，详细介绍相关算法）
CF:进位标志位。在无符号运算时，记录了运算结果的最高有效位向更高位的进位值或从更高位借位，产生进位或借位时CF=1，否则CF=0；
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三大相关系数分别是pearson[皮尔森]、spearman[斯皮尔曼] 和 kendall[肯德尔] 反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。
packagecom.longge.mytest;importjava.math.BigDecimal;importjava.math.RoundingMode;importjava.text.DecimalFormat;importorg.junit.Test;public classTestDecimal {
由于空气质量数据集包含一些缺失值，因此我们将在开始拟合模型之前将其删除，并选择70％的样本进行训练并将其余样本用于测试：
有多种性能指标来描述机器学习模型的质量。但是，问题是，对于哪个问题正确的方法是什么？在这里，我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标。请注意，此处介绍的性能指标不应用于特征选择，因为它们没有考虑模型的复杂性。
图算法不是一个新兴技术领域，在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年，业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性，无法进行因果推断的这个缺陷，而图神经网络（GNN）成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN，各种新工作不断被提出，基于图神经网络的框架随之产生，如大家现在都已经熟悉的DGL，两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能，大家对图（Graph）、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。
2020 年 4 月 20 日美国原油期货价格暴跌约 300%，收于每桶 -37.63 美元。各大财经号都开始分析表达自己的看法。看法无对错，但有利益方总是挑着对自己有利的观点看，比如多头受害者就疯狂转发【金融监管研究院】的文章，质疑为什么不帮他们平仓止损；某行员工们就疯狂转发【秦小明】的文章，表示产品结算前操作没问题；空头受益者啥也不转发，觉得这一切很美丽。
最近工作需要绘制ROC曲线，对该曲线的计算细节进行了一番摸索。当前搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前使用逻辑回归（我的响应变量是0-1类型）对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。
本文将给出基于决策树的智能根因分析方法，针对多维找出导致问题的根因。做数据、搞AI一定要基于具体业务，不可脱离业务谈数据、算法，否则将得不偿失。
现在有如下这么一张表，这张表存储了每个uid在不同周(w)的订单情况。我们想知道每个用户在不同周内消费频次的变化情况。消费频次变化的标准就是这周订单数和上周订单数的相对变化，如果这周订单比上周增加了，就说明消费频次提高了，反之则说明消费频次降低了。
方式2：从本地文件中读取进来。现在本地有一个文件：学生信息.xlsx直接通过pd.read_excel()读进来：
又到周末了，东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》，内容非常赞，推荐入手。老样子，免费包邮送出去5本，参与方式见文末~
在多指标的综合加权评价中，确定各项指标的权重是非常关键的环节。对各指标赋权的合理与否，直接关系到分析的结论。确定权重系数的方法很多，归纳起来分为两类：即主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法是由评价人员根据各项指标的重要性而认为赋权的一种方法，充分反应专家的经验，目前，使用较多的是专家咨询法、层次分析法、循环打分法等。客观赋权法是从实际数据出发，利用指标值所反应的客观信息确定权重的一种方法，如熵值法、银子分析法、主成分分析、均方差法、相关系数法等。本文主要介绍熵值法进行综合评价，并使用Python进行实现。
(new BigDecimal()).setScale()方法用于格式化小数点,有多种小数保留模式，如下：
在计算机中存储字节是定长的，即我们8、16、32位等等，6的二进制位为110，但如果在8位计算机中是00000110，高位补零
http://www.bio-info-trainee.com/1656.html
QR 估算的是目标变量的条件量值，如中位数或第 90 个百分位数，而不是条件均值。通过分别估计不同水平预测变量的条件量值，可以很好地处理异方差。虽然大多数情况下量化值可以提供准确的预测区间，但当模型假设被违反时，量化值预测可能会不准确。
之前因工作需要绘制ROC曲线，所以对该曲线的计算细节进行了一番摸索。刚开始我搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前应当使用逻辑回归等模型对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。这个道理我在2018年前后是不懂的，当时一想到画ROC、计算AUC就懵逼。
今天给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。本文涉及到的知识点主要包含：
常见概率分布 离散型 1.二项分布Binomial distribution：binom 二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p) pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率 dbinom(x,size,prob), x同上面的q同含义。dfunction()对于离散分布来说结果是特定值的概率，对连续变量来说是密度
应用方式：用于研究一个连续因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。通过对数据进行拟合，确定自变量对因变量的影响程度（系数），并可以用来预测给定自变量值时因变量的期望值。例如，在经济学中，用于分析GDP与投资、消费、出口等因素的关系；在市场营销中，预测销售额与广告支出、价格、季节因素等的关系。
我们想展示一个简单的分配策略，希望表明，利用数据科学和定量金融学基本知识，超越基准。当然，没有永远的圣杯。
这是我在知乎上的一个回答，鉴于很多朋友对这几个概念不是很清楚，就在公众中发一下。
该文介绍了Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和Keras等Python数据科学库的简介、安装和入门。
单位向量时需要用到平方根倒数，而计算单位向量在游戏引擎中会大量使用，属于底层代码，因此其效率将会直接影响游戏体验。
本案例适合作为大数据专业数据科学导引、数据清洗或机器学习实践课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
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