目前人工智能与深度学习顺应了互联网时代潮流，人机对话已经成为目前人工智能领域中非常热门的处理技术。其中基于深度学习的人机对话交换系统（智能机器人）是人工智能最有潜力的领域，甚至被称作人工智能的皇冠。相对于传统的页面简单交互，人机对话系统更能读懂你的内心世界与想法。
1 请列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF 2 简述几种自然语言处理开源工具包 答：LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、Standord CoreNLP、IKAnalyzer 3 简述无监督和有监督算法的区别 答： （1）有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。 无监督学习：对没有概念标记（分类）的训练样本进行学
时间序列异常检测 （原文链接：http://wurui.cc/tech/time-series-anomaly-detection/） 本文总结了我在时间序列异常算法方面的一些经验。读者需要对常规机械学习算法有一定的了解。希望本文能帮助有相关需求的工程师快速切入。 EGADS Java Library EGADS (Extendible Generic Anomaly Detection System)（https://github.com/yahoo/egads）是Yahoo一个开源的大规模时间序列异常检
通过讲解PCA算法的原理，使大家明白降维算法的大致原理，以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践，帮助大家体会算法的作用。
主成分分析（PCA）是一种统计算法，用于将一组可能相关的变量转换为一组称为主成分的变量的不相关线性重组。简而言之，主要组成部分，ÿ，是我们数据集中变量的线性组合， X，那里的权重， ËĴŤ是从我们的数据集的协方差或相关矩阵 的特征向量导出的。
本文是数据科学家学习路径的的完结篇，算上《数据科学家成长指南（上）》和《数据科学家成长指南 （中）》，总篇幅应该五万字多一点。今天更新数据获取、数据清洗、工具三条线路的内容，文字较少。
类加载器 简单讲，类加载器ClassLoader的功能就是负责将class文件加载到jvm内存。 类加载器分类 从虚拟机层面讲分为两大类型的类加载器，一是Bootstrap Classloader即启
都说grpc是跨语言的一个rpc框架，当团队内部有多种流行编程语言时，那么grpc可以为他们提供通信，今天我们就通过一个Hello World来看看Java和Go是怎么通信的，一起实践吧，只有亲身实践才能更好的掌握，理解。
我们使用平均词嵌入（AWE）模型基于职业描述来检索相关的CV。我们在这提供了一个循序渐进的指南，通过使用西班牙语的文件（简历）训练，将已训练的领域词嵌入与预先训练好嵌入结合起来。我们还使用主要成分分析（PCA）作为一种缩减技术，用于将类似的维度用于单词嵌入结果。
对于比特币、莱特币、以太币等加密数字货币大家应该不陌生了，最近一年ico在国内也是备受关注和争议。抛开这些单纯从技术角度看基于java的开源blockchain相关的项目的实现。我们知道比特币很多是用C++做的，作为Java如何与Blockchain平台进行交互？今天介绍三款比较流行和出名的由java实现的区块链相关调用技术及对应的github下载地址。
Netty不仅可以搭建Socket服务，也可以搭建Http、Https服务。本章节我们通过一个简单的入门案例，来了解Netty搭建的Http服务，在我们后续的Netty网关服务中会使用到这样的功能点。
Thrift运行时的网络堆栈包括Transport、Protocol、Processor、Server四个部分。如下图所示：
它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine，是一个快速、全面的机器学习系统。
https://haifengl.github.io/ https://github.com/haifengl/smile
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关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中，对主成分分析的原理做了总结，本章总结如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 sklearn中PCA介绍 在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA。 除了PCA类以外，最常用的PC
在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结，下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。
Data is the fuel of big data era, and we can get insightful information from data. However, tons of data in a high number of dimensions may cover valuable knowledge. Therefore, data mining and feature engineering become essential skills to uncover valuable information underneath the data.
数据导入 from sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd iris = datasets.load_iris()iris_x = iris.datairis_y = iris.target print(iris_y.shape)print('*'*50)print(iris_x.shape) (150,)******************************
Now it's time to take the math up a level! Principal component analysis (PCA) is the first somewhat advanced technique discussed in this book. While everything else thus far has been simple statistics, PCA will combine statistics and linear algebra to produce a preprocessing step that can help to reduce dimensionality, which can be the enemy of a simple model.
PCA是一种无参数的数据降维方法，常用的机器学习算法一种，这篇文章主要从PCA应用于解释两个方面介绍。关于PCA原理，详情这里
利用sklearn库的PCA函数对数据集做PCA，进行PCA之前，对数据集做scale处理。
主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal Components）。具体地，主成分可以看做一个线性方程，其包含一系列线性系数来指示投影方向（如图）。PCA对原始数据的正则化或预处理敏感（相对缩放）。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，从而更好的解释数据的变量的方法。
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。
当然由于GGEBiplotGUI需要调用到Java的内核，所以安装此包时务必保证本机已经具有了Java 的运行环境。接下来我们看下如何绘制双标图：
大家好，我是邓飞，有时候我们做PCA图，图很漂亮，我们解释一通，充满自信。但是，你知道这个图解释变异的百分比吗？如果解释度很低，那也意义不大。这我们就需要在PCA图中，将PC1和PC2的解释百分比附上面，比如PC1解释8%的变异，PC2解释4%的变异，那么这个PCA图可以解释12%的变异。
使用PCA主要有三个作用： 1). 大大节省后续运行机器学习的时间； 2). 对数据可视化； 3). 降噪。
今天向大家介绍一个展示主成分分析（PCA）的3D绘图方法。 install.packages("pca3d") #安装包 library(pca3d) 1. 例一 metabo是结核病的代谢情况数据 data(metabo) pca <- prcomp(metabo[,-1], scale. = TRUE ) #pca数据要求是一个prcomp对象，或者一个至少有三列的矩阵 #prcomp是主成分分析函数 head(pca) pca3d(pca, group=metabo[,1]) #绘图，根据
GCTA这款软件，写了几篇了，后面将介绍单性状遗传力评估，以及多性状遗传力和遗传相关评估，感觉它与传统的评估软件，比如ASReml，DMU比较像，但是使用范围上更偏向医学。它的显著特征是速度快，里面还有很多GWAS方面不同模型的参数，真是一款强大的软件啊。“取法于上，仅得为中，取法于中，故为其下。”我学习好的软件，希望掌握个中不溜，就很不错了。
如果不对数据进行scale处理，本身数值大的基因对主成分的贡献会大。如果关注的是变量的相对大小对样品分类的贡献，则应SCALE，以防数值高的变量导入的大方差引入的偏见。但是定标(scale)可能会有一些负面效果，因为定标后变量之间的权重就是变得相同。如果我们的变量中有噪音的话，我们就在无形中把噪音和信息的权重变得相同，但PCA本身无法区分信号和噪音。在这样的情形下，我们就不必做定标。
用PCA做为GWAS的协变量，相当于将品种结构考虑进去。它类似将不同品种作为协变量，或者将群体结构矩阵Q作为协变量。
主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。
本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。 中文翻译参考
本文中介绍的是如何在sklearn库中使用PCA方法，以及理解PCA方法中的几个重要参数的含义，通过一个案例来加深理解。
梯度下降是一种优化算法，用于查找给定函数的局部最小值。它被广泛用于高级机器学习算法中，最小化损失函数。
机器学习中，数据通常被表示为向量形式输入模型进行训练，但对于大量的多维数据直接进行处理和分析会极大消耗系统资源，因此需要通过降维缓解这一问题。降维，就是用一个低维度向量来表示原始高维度向量的特征。常见的方法有：
白化是一种重要的预处理过程，其目的就是降低输入数据的冗余性，使得经过白化处理的输入数据具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii)所有特征具有相同的方差。
今天同事问了我一个问题，为什么plink计算的pca和GCTA计算得不一样？然后就引出的今天的查看说明文档，也证明了世界上就怕认真二字。
在PCA中，要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当把所有的数据都投射到该向量上时，PCA的关键点就是找到一个投影平面使得投影误差最小化。
PCA分析和可视化常用的是FactoMineR和factoextra的组合，分析和出图都很方便，比如将iris数据集的四个参数降维（示例使用）：
PCA是为了更好地展示多维数据，通过线性转化，展示保留最多信息的主成分；将样本尽可能地分散地展示在坐标轴中达到可视化的目的；
该库包含超过10 000 000个SMILES。可以将.smiles文件作为文本文件读取，将10000个分子保存在pandas中。
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