利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计
从“应对治疗”（完全缓解）到发生感兴趣事件的时间通常称为生存时间（或事件发生的时间）。
作者 CDA数据分析师 1992年，肉丝（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人在S语言（贝尔实验室开发的一种统计用编程语言）的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言，直到1995年第一个版本正式发布（和各位年龄相仿）。因为他们名字的第一个字母都是R，所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身，再加上R语言的生父S语言，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！ 如果你平时的工作会涉及到统计学，那么接触R语言实在是太正常不过了。因为R语言本身为统计而生，
摘要的主要思想是找到包含整个集合的“信息”的数据子集。这种技术在今天的工业中被广泛使用。搜索引擎就是一个例子;其他的例子包括文档、图像集合和视频的汇总。文档摘要试图通过寻找信息最丰富的句子，对整个文档进行有代表性的总结或抽象，而在图像摘要中，系统会找到最具代表性和最重要的(或最显著的)图像来做代表。对于监控视频，则会从平平无奇的环境中提取出重要的事件。
objdump命令是Linux下的反汇编目标文件或者可执行文件的命令，它以一种可阅读的格式让你更多地了解二进制文件可能带有的附加信息。
本文作者分享了自己第一次进行大数据分析的经历，包括从确定研究问题到完成分析的全过程。作者认为，分析大数据需要明确“米”和“巧妇”的问题，即数据来源和统计工具。在处理海量数据时，作者建议使用R语言，并推荐了一些常用的统计工具。最后，作者强调了团队合作的重要性，认为这可以提高研究效率并减少错误。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯
维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”. 摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类. 传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不对原本的内容做创造性的修改. 这类抽取型算法工程上已经有很多开源的解决办法了, 例如Github上的项目sumy, pytextrank, textteaser等. 本文重点讲概括型摘要生成系统的算法思想和tensorflow实战, 算法思想源于A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization这篇论文. 本文希望帮助读者详细的解析算法的原理, 再结合github上相关的开源项目textsum讲解工程上的实际应用.本文由PPmoney大数据算法团队撰写，PPmoney是国内领先的互联网金融公司，旗下PPmoney理财总交易额超过700亿元。此外，若对TensorFlow的使用技巧和方法感兴趣，欢迎阅读本团队负责人黄文坚所著的《TensorFlow实战》。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制分位数图的进一步建模功能。
论文收录结果出炉后，有人欢喜有人愁：一方面，各位落选者先后抒发了自己的遗憾；而另一方面，各位论文被收录的实力派也纷纷晒出了自己收到的论文收录通知。针对大家在 IJCAI 2019 论文收录方面的更多疑问，后续 AI 科技评论会在 IJCAI 2019 程序委员会主席（Sarit Kraus）的专访中为大家带来答案。而在此之前，我们不妨先来温习一下 IJCAI 近 20 年以来摘得「杰出论文奖」（Distinguished Paper Award）的二十九篇论文，并从这些最佳论文中一窥 AI 这些年来的发展轨迹。
采样函数svsample期望其输入数据y是数字矢量，而没有任何缺失值（NA），如果提供其他任何内容，则会引发错误。在y包含零的情况下，发出警告，并在进行辅助混合物采样之前，将大小为sd（y）/ 10000的小偏移常数添加到平方收益上。
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
Python中的模块是可以将代码量较大的程序分割成多个有组织的、彼此独立但又能互相交互的代码片段，这些自我包含的有组织的代码段就是模块。Python允许“导入”其他模块以实现代码重用，从而也实现了将独立的代码文件组织成更大的程序系统。Python中，模块也是对象。在一个模块的顶层定义的所有变量都在被导入时成为了被导入模块的属性。
由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题
每个人都在讨论无gas以太坊交易，因为没有人喜欢支付gas费用。但是以太坊网络能够精准地运转恰恰是因为交易需要手续费。那么如何实现无gas交易呢？让我们一起学习无gas以太坊交易的魔法！
dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
机器学习，特别是它的子领域深度学习，近年来取得了很多惊人的进展，其中一些重要的研究论文可能会达成让数十亿人使用的技术突破。这个领域的研究发展很快，为了帮助读者了解这些最新、最重要的进展，本文列举了自2014年以来发表的机器学习领域的重要论文。 本文选择的 Top 20 论文的标准来自三个学术来源的引用数据：scholar.google.com; academic.microsoft.com; 和 semanticscholar.org。由于各个来源的被引次数不一，我们采用的是略低于其余两者的 academ
相关系数 15.1 相关系数的概念 著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关
本周早些时候，英特尔发布了一个高危提权漏洞，影响的范围包括过去7年英特尔服务器芯片的远程管理功能。远程攻击者可以利用漏洞控制存在PC、笔记本电脑和服务器。 这款漏洞编号为CVE-2017-5689，能够影响到英特尔远程管理技术，包括Active Management Technology (AMT), Intel Standard Manageability(ISM)和Intel Small Business Technology (SBT)软件，版本号由6开始到11.6。如果你在电脑上看到过这些标志
本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Android 安全与逆向分析, 自从2017年网络安全法的实施，网络安全受到越来越多的企业和行业的重视，Android 安全的重要性已无需多言，只要有智能机的朋友无论是apple还是Android都是离不开其内部的生态圈的, 所以自2017年起各大主流的加固采取VM优化代码,加之各厂商协议越来越底层和采用证书, 更越发重视服务器的风险控制和安全保障, 所以对安卓软件和安卓系统的渗透测试已成为热门的学习方向;
【1】 Nonparametric Sparse Tensor Factorization with Hierarchical Gamma Processes 标题：基于分层Gamma过程的非参数稀疏张量分解 链接：https://arxiv.org/abs/2110.10082
【新智元导读】 深度学习近年来取得了很多惊人的进展，其中一些重要的研究论文可能会达成让数十亿人使用的技术突破。本文搜集了自2014年来，机器学习和深度学习最重要（被引最多）的20篇论文，作者包括 Hinton、Bengio、李飞飞、Goodfellow、何恺明、黄广斌等，涉及图像识别、GAN、Dropout 、Batch Normalization 等。 机器学习，特别是它的子领域深度学习，近年来取得了很多惊人的进展，其中一些重要的研究论文可能会达成让数十亿人使用的技术突破。这个领域的研究发展很快，为了帮助
如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是集成模型的工作方式
要出现 May observer r2 == 2，r1 == 1 线程执行顺序应该是如下所示：
若要使用 dotnet sln 命令，必须存在解决方案文件。 如果需要创建一个解决方案文件，请使用 dotnet new 命令，如下例所示：
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用。
论文 1：Specializing Word Embeddings（for Parsing）by Information Bottleneck
自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁，从会员，租赁到归还的整个过程已经自动化。通过这些系统，用户可以轻松地从特定位置租用自行车，然后在另一个位置返回。目前，全球约有500多个自行车共享计划，其中包括500多万辆自行车。今天，由于这些系统在交通、环境和健康问题中的重要作用，人们对它们产生了极大的兴趣。
现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。
选自arXiv 作者：Pengcheng Yang等 机器之心编译 参与：刘晓坤、王淑婷 近两日，NIPS 2018 8000 多篇投稿（后经 Hugo Larochelle 澄清，为 4900 篇）、使用本科毕业生做同行评审的信息刷爆朋友圈。在人工智能火热的今天，顶级大会收到的论文是越来越多，对同行评审的人数、要求也越来越高。恰好，机器之心发现一篇北京大学被 ACL 2018 接收的论文，提出使用模块化分层卷积神经网络来对学术论文的 LATEX 源文件进行自动评分。由于之前并没有相关研究，为此作者构建了包
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 17 个在文本摘要任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：CopyNet、SummaRuNNer、SeqGAN、Latent Ex
为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。
【1】 Uniform Consistency in Nonparametric Mixture Models 标题：非参数混合模型的一致相合性 链接：https://arxiv.org/abs/2108.14003
自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁，从会员，租赁到归还的整个过程已经自动化。通过这些系统，用户可以轻松地从特定位置租用自行车，然后在另一个位置返回（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
摘要: 案例数据源： 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》
【1】 Revisiting Empirical Bayes Methods and Applications to Special Types of Data 标题：重温经验贝叶斯方法及其在特殊类型数据中的应用 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07227
原文：Kdnuggets 作者：Thuy T. Pham 来源及编译：机器之心 本文长度为3400字，建议阅读5分钟 本文列出自 2014 年以来机器学习和深度学习领域发表的最重要（被引用次数最多）的 20 篇科学论文。 机器学习，尤其是其子领域深度学习，在近些年来取得了许多惊人的进展。重要的研究论文可能带来使全球数十亿人受益的技术突破。这一领域的研究目前发展非常快，为了帮助你了解进展状况，我们列出了自 2014 年以来最重要的 20 篇科学论文。 我们筛选论文的标准是来自三大学术搜索引擎谷歌学术（
查询文献你懂的，我认为Pubmed首选。当oncotarget杂志不再被Pubmed检索的收获，多少博士内心发慌，多少专家内心悔恨自己掏出的稿费。当然，用好Pubmed不能仅限于利用网页界面去检索那么几个关键词，AND 或者 OR。今天我来给大家介绍一下Pubmed API是如何在R语言中运用自如的。
加密技术和认证技术是计算机系统中保护数据安全和身份识别的重要手段。下面分别介绍这两类技术。
【1】 Statistical Estimation and Nonlinear Filtering in Environmental Pollution 标题：环境污染中的统计估计与非线性滤波
本文提供了使用Streamlit和OpenAI创建的视频摘要应用程序的概述。该程序为视频的每个片段创建简洁的摘要，并总结视频的完整内容。
【1】 An Examination of Sport Climbing's Competition Format and Scoring System 标题：对运动攀岩竞赛形式和评分系统的考察 链接：https://arxiv.org/abs/2111.05310
DVM指的是Dalvik虚拟机，运行的是.dex文件。Dalvik虚拟机在Android4.4及以前使用的都是Dalivk虚拟机。APK在打包过程中先通过javac编译出.class文件，再使用dx工具处理成.dex文件，此时Dalvik虚拟机才可以解析执行。另外单个dex文件的最大为65535KB，超出需要使用两个及以上的dex文件，这导致在启动时会有个合包的过程，使得apk启动慢。
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）。
本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重（查看文末了解数据获取方式），以及他们母亲的其他协变量
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