数据样本是从总体数据中抽取出来的快照（总体则包含了所有可能的观察结果），这些观察结果可应用到域或从程序中生成。
BN的理解，其实一句话就是：对于每个隐层神经元，把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域，以此避免梯度消失问题。因为梯度一直都能保持比较大的状态，所以很明显对神经网络的参数调整效率比较高，就是变动大，就是说向损失函数最优值迈动的步子大，也就是说收敛地快。BN说到底就是这么个机制，方法很简单，道理很深刻。
生成对抗网络（GAN）在合成逼真的图像方面能力出色，但我们不禁要问：怎样才能知道 GAN 无法生成的东西呢？模式丢失或模式崩塌被视为 GAN 所面临的最大难题之一，此时 GAN 会忽视目标分布中的某些部分，然而对于 GAN 中的这一现象，当前的分析工具所能提供的见解非常少。
很多数据集中的标签都存在错误，即便它们是由人来标注的，错误标签的存在会给模型训练带来某些负面影响。目前缓解这种影响有诸如删除错误标签、降低其权重等方法。ACL2022有一篇名为《A Light Label Denoising Method with the Internal Data Guidance》的投稿提出了一种基于样本内部指导的方法解决这个问题
在2018年第二季度，卡巴斯基实验室检测到1,744,244个恶意安装包，比上一季度增加了421,666个。
我想先讲解一下Kafka中的数据采集和统计机制 你会不会好奇,kafka监控中,那些数据都是怎么计算出来的 比如下图这些指标
本文共2400字，建议阅读10分钟。 本文介绍为什么统计对于通用应用和机器学习如此重要，并大致了解各种可用的方法。
中国灌溉耕地分布数据集（2000-2019,IrriMap_CN）在县级灌溉面积统计数据基础上，通过对多源灌溉产品协同指标进行统计数据的空间降尺度，得到初版全国2000-2019年逐年500米分辨率的灌溉耕地数据集（IrriMap_Syn）；基于时空滤波准则从IrriMap_Syn中提取全国范围内的有效训练样本，采用优选的训练特征参数和随机森林分类器，在遥感云计算平台上进行局部自适应分类，生成更高精度的时序灌溉耕地产品（IrriMap_CN）。前言 – 人工智能教程
因为是随机的所以两组个体不会完全的相同（identical）。但是有时候，它们在总体表现时甚至不是“相似”的（similar）。例如，我们可能在一个群体中有更多的男性，或者年长的人，等等。(我们通常称这些特征为协变量或控制变量)。当这种情况发生时，就不能再确定结果的差异只是由于实验得来的。因此，随机化后，检查所有观察变量是否在组间平衡，是否没有系统差异是非常重要的。
比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时，因果推断的黄金标准便是随机对照试验，也就是所谓的A /B测试。在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我们就可以将结果差异归因于实验效果。
当开始一个新的数据科学项目时，首要任务之一将是获取数据，以便能够评估项目的范围，并开始了解可以实现的目标。如果条件允许拥有一个大的的数据集来进行研究是非常好的情况，然而更多的时候，你将获得一个小的数据集来构建一个基线模型，然后，随着时间的推移，你将收集更多的数据，重新训练你的模型，并改进它。这种情况在加入一家传统上不是“数据驱动”，而是刚刚开始发现数据科学能为他们做什么的公司时很常见。
来源：DeepHub IMBA本文6400字，建议阅读12分钟我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。 比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时，因果推断的黄金标准便是随机对照试验，也就是所谓的A /B测试。在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我
文中有数据派THU福利哦 在纷乱的信息时代，人们好像已经失去一种认知和辨别能力，被动接受着各种数据的信息“攻击”。虽然统计数据很容易撒谎，但没有统计数据，撒谎更容易。 2020年初新冠疫情肆虐全球之时，严谨、及时和真实的统计数据的重要性一下子凸显出来。所有人每天都会打开社交网站和新闻媒体，关注过去24小时病例的新增数据、死亡数据。各国政要不得不迅速做出几十年来最重要的决策。其中许多决定都有赖于流行病学家、医学统计学家和经济学家竞相进行的数据调查工作。新冠病毒威胁着千万人的生命，几十亿人的生活受到严重影响
你可以使用描述性统计方法将原始观测数据转换为你可以理解和共享的信息，也可以使用推断统计方法，通过数据的小样本对整个域进行推理。
本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布，捋清特征之间的关系。最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。
通过用分布拟合工具对历史销售和成本之间的关系，我们发现成本遵循正态分布（mu = 120，sigma = 10），销售遵循正态分布（mu = 80，sigma = 20），因此，我们可以在Excel中得到如下的公式：
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战，所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题，上一期： 表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值
今天，公众号要给大家介绍，区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的，我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
image.png 首先先引入一段小新闻，从中涉及到的一些知识点楼主会标出： 仅有“人均”是不够的 日前，发改委发展规划司司长徐林表示，我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列。目标是希望通过“十三五”的努力，用世界银行的标准接近高收入国家的行列。 统计数字常遭遇吐槽 赵丽：“我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列”的言论一出现，就遭到了许多人的“吐槽”，有不少网友表示“被中高收入”，拖了国家后腿。 许建立：其实，普通人对统计数据的“不适”已经不是第一次
数据和特征的机器学习的基础，没有足够数量的正负样本和有效且适合模型的特征，即使模型再优秀，模型的效果也不好太好，相反数据量足够，设计出有效且适合模型的特征，即使使用最简单的模型也可能获得较好的效果，特征的重要性不言而喻，我们应该从哪些方面设计特征呢？文本中特征相关概念、人工特征工程、特征处理方式、特征工程和模型的结合等方面具体介绍下推荐广告系统中的特征。
数理统计是数学的一个分支，分为描述统计和推断统计。它以概率论为基础，研究大量随机现象的统计规律性。描述统计的任务是搜集资料，进行整理、分组，编制次数分配表，绘制次数分配曲线，计算各种特征指标，以描述资料分布的集中趋势、离中趋势和次数分布的偏斜度等。推断统计是在描述统计的基础上，根据样本资料归纳出的规律性，对总体进行推断和预测。
“食鼠猫”样本主要通过虚假色情播放器等流氓软件的捆绑安装进行传播，感染主机会被强制安装多款推广软件，病毒通过篡改浏览器快捷方式、Hosts文件等方式劫持用户电脑的导航网站流量，病毒导入根证书伪造数字签
【导语】本文分为两个部分，第一部分是quora上很火的一篇问答--【20个分辨真假数据科学家的问题】中赞赏数最高的回答，第二部分则是KDnuggets阅读量非常高的一篇文章【KDnuggets编辑们针对这20个问题给出的回答】。前者由大数据文摘团队选稿翻译校对后，呈现在各位读者面前。后者授权转载自计算广告（Comp_Ad）译者白雪、龙星镖局，原载于KDnuggets。本次将分散于不同地址的相关资源整合推送，希望更有利于有兴趣读者的学习，别忘了【评论区】给我们留言你的体会、收获、以及建议喔！ ◆ ◆ ◆ 分辨
《非随机漫步华尔街》是由Lo和MacKinlay撰写的一本在学术上具有挑战性的教科书：
在比较两种不同的机器学习算法或比较相同的算法与不同的配置时，收集一组结果是一个好习惯。
本节讨论成本优化器的基础：统计。通过示例进行讲解。这里会由很多执行计划，后续会更加详细讨论这些计划如何运行。现在只需要注意每个计划的第一行看到的数字以及行数。这些是行数估计值。
字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类：
近期，研究人员发现了一个新版本的 IcedID GzipLoader，该组件自 2 月初开始分发。此版本引入了新的反分析技术，而它在功能上与以前的版本基本相同。
1 为什么引入新 NDV 算法 字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类： 1. 概要统计数据：如 NDV 字段平均长度 ACL 最大、最小值等 2. 柱状图数据：也叫直方图（histograms）记录 NDV 和它们出现的频率 NDV 也叫做唯一值数，是对表的字段唯一值个数的统计，对于第一类数据，实际上可以通过一次扫描表获取所有字段的统计数据。 但是，对于大型表的分析，为减少资源消耗，需要通过采样分析。由于采样具有随机性，对于一些数据分布不均匀的字段，通过采
大数据文摘作品 编译：李雷、张馨月、王梦泽、小鱼 除了文中所附的代码块，你也可以在文末找到整个程序在Jupyter Notebook上的链接。 在数据科学或统计学领域的众多话题当中，我觉得既有趣但又难理解的一个就是贝叶斯分析。在一个课程中，我有机会学习了贝叶斯统计分析，但我还需要对它做一些回顾和强化。 从个人观点出发，我就是想更好地理解贝叶斯理论，以及如何将它应用于现实生活中。 本文主要是受到了RasmusBååth在Youtube上的系列节目“贝叶斯数据分析入门”的启发。RasmusBååth非常善于让你
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划，优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的，而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
我们已经介绍过两篇关于 TTA 的工作，可以在 GiantPandaCV 公众号中找到，分别是：
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】每次GAN模型都要从头训练的日子过去了！最近CMU联手Adobe提出了一种新的模型集成策略，让GAN模型也能用上预训练，成功解决「判别器过拟合」这个老大难问题。 进入预训练时代后，视觉识别模型的性能得到飞速发展，但图像生成类的模型，比如生成对抗网络GAN似乎掉队了。 通常GAN的训练都是以无监督的方式从头开始训练，费时费力不说，大型预训练通过大数据学习到的「知识」都没有利用上，岂不是很亏？ 而且图像生成本身就需要能够捕捉和模拟真实世界视觉现象中的复
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
导读：统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
输入标准化在神经网络训练中广泛应用了几十年，在线性模型优化中显示了良好的理论特性。它使用统计数据进行标准化，而这些统计量可以直接从可用的训练数据中计算出来。
我们介绍了SinGAN，这是一个无条件的生成模型，可以从单一的自然图像中学习。我们的模型经过训练，可以捕捉到图像中斑块的内部分布，然后能够生成高质量的、多样化的样本，这些样本承载着与图像相同的视觉内容。SinGAN包含一个完全卷积GAN的金字塔，每个负责学习图像不同比例的斑块分布。这允许生成任意大小和长宽比的新样本，这些样本具有显著的可变性，但同时保持训练图像的全局结构和精细纹理。与以前的单一图像GAN方案相比，我们的方法不限于纹理图像，也不是有条件的（即它从噪声中生成样本）。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的图像。我们说明了SinGAN在广泛的图像处理任务中的效用。
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。
来源：数学加油吧 机器学习算法与Python实战 本文约3500字，建议阅读7分钟 本文为你分享谷歌的统计学家 Cassie Kozyrkov 对于统计学的观点。 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。 嗯，以上是统计学课本中对统计学的定义！ 但是近日，一位来自谷歌的统计学家却发长文表示“统计学很无聊。“ 这位统计学家叫 Cassie Kozyrkov，目前是 Google 的首席决策师。在这篇文章中，她提到：“别看我们平时都是在做一些
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵
围绕这些基本统计概念的问题确实会在数据科学面试中出现。但是一些追求趋势的数据科学家经常将他们的学习时间投入到最新趋势和新算法上，但却因为没有重新审视基本概念而在面试中挂掉了。
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事，KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候，KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。
[1]《View Extrapolation of Human Body from a Single Image》
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