最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
_自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
磁共振成像(MRI)已经改变了我们对人类大脑的理解，通过对特定结构的能力(例如，损伤研究)和功能(例如，任务功能MRI (fMRI))的复制映射。心理健康研究和护理还没有从核磁共振成像中实现类似的进步。一个主要的挑战是复制大脑结构或功能的个体间差异与复杂的认知或心理健康表型之间的关联(全脑关联研究(BWAS))。这样的BWAS通常依赖于适合经典脑成像的样本量(中位神经成像研究样本量约为25)，但对于捕捉可复制的脑行为表型关联可能太小了。在这里，我们使用了目前最大的三个神经成像数据集，总样本量约为50,000人，以量化BWAS效应大小和可重复性作为样本量的函数。BWAS的关联比之前认为的要小，导致了统计上的研究不足，效应大小和典型样本量的复制失败。随着样本量增加到数千个，复制率开始提高，效应大小信息减少。功能性MRI(对比结构)、认知测试(对比心理健康问卷)和多变量方法(对比单变量)检测到更强的BWAS效应。小于预期的脑表型关联和人群亚样本的变异性可以解释广泛的BWAS复制失败。与影响更大的非BWAS方法(例如，损伤、干预和个人)相比，BWAS的可重复性需要数千个人的样本。
今天我们接着讲绘制热图时候的一个小技巧，如何显示样本的类型。我们经常还在文章中看到类似下面这样的热图。会在列的上方用颜色标注样本的类型。这样可以一目了然的看出找到的差异表达基因能否很好的将不同类型的样本区分开。今天我们就来用R代码来实现。
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
。这个方法显然存在一些问题，比如当物体是不同大小有不同的宽高比，那训练一个效果很好的检测模型将会是非常复杂的（复杂的原因有两个，一个是如果整个图片很大，那么预测出的边界框坐标的绝对值变化很大，不容易拟合；第二个原因则是框的大小长宽都在变化，加大了我们的拟合难度）。另一个问题则是会存在一些无效的预测，比如当预测
来源：Deephub Imba 本文约3000字，建议阅读5分钟 本文将介绍CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。 卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。 任务 简单地说，给定一个网格图，二维路径规划就是寻找从给定起点到所需目标位置（目标）的最短路径。机器人技术是路径规划至关重要的主要领域之一。A、D、D* lite 和相关变体等算法就是为解决此类问题而开发的。
HEVC标准所实现的视频编码系统被分类为基于块的混合编解码器。“基于块”在这里意味着每个视频帧在编码过程中被划分为块，然后应用压缩算法。那么“混合”是什么意思呢？在很大程度上，编码过程中视频数据的压缩是通过从视频图像序列中消除冗余信息来实现的。显然，在时间上相邻的视频帧中的图像极有可能看起来彼此相似。为了消除时间冗余，在先前编码的帧中搜索与当前帧中要编码的每个块最相似的图像。一旦找到，该图像就被用作正在被编码的区域的估计（预测），然后从当前块的像素值中减去预测的像素值。在预测良好的情况下，差分（残差）信号包含的信息明显少于原始图像，这为压缩提供了保障。然而，这只是消除冗余的一种方法。HEVC提供了另一个选择，使用与当前块相同的视频帧中的像素值进行预测。这种预测被称为空间或帧内预测（intra）。因此，“混合”一词所指的是同时使用两种可能的方法来消除视频图像中的时间或空间冗余。还应当注意，帧内预测效率在很大程度上决定了整个编码系统的效率。现在让我们更详细地考虑HEVC标准提供的帧内预测的方法和算法的主要思想。
更新算法至2017.12.31 目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage的目标检测算法；one stage的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33277354 目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage的目标检测算法；one stage的目标检测算法。前者是
AI 科技评论按：本文作者 Ronald，首发于作者的知乎专栏「炼丹师备忘录」，AI 科技评论获其授权转发。 目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage 的目标检测算法；one s
全国巡讲南京站过去还不到一周，学员们课后练习都很拼，微信群答疑对话一不留神就几百条了，爱学习的你是最美丽的！
原标题 | Demystifying Object Detection and Instance Segmentation for Data Scientists
当初写这篇博客的初衷只是记录自己学习SSD的一些心得体会，纯属学习笔记，后来由于工作上的需要，需要对小伙伴进行目标检测方面的培训，后来就基于这篇博客进行了扩展，逐渐演变成了现在的样子，本文力求从一个初学者的角度去讲述目标检测和SSD(但是需要你具备CNN的基础),尽量使用通俗的语言并结合图表的方式让更多初学者更容易理解SSD这个算法，但是一个人的时间精力有限，不可能深入理解SSD的每一个细节，加上表达能力也有限，自己理解了的东西不一定在文中能够说明白，文中有什么不妥的地方，欢迎大家批评指正，也欢迎留言一起交流讨论。
选自 Medium 作者：Jonathan Hui 机器之心编译 目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器，它们都是目前最为优秀的方法。 机器之心之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结
之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结合以前的文章加强理解。
前言：RCNN系列一般都是分为两个步骤，下面介绍one-stage方法，SSD和yolo算法 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型： （1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高； （2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快，但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡（参见Focal Loss），导致模型准确度稍低。 各种方法速度如下：
假设检验的功效定义为假设原假设为假，检验拒绝原假设的概率。换句话说，如果一个效应是真实的，那么分析判断该效应具有统计显着性的概率是多少？
上几期我们讲过目标检测 One-Stage 的代表 YOLOv3 本来这一期是打算写 SSD（One-Stage 的另一个代表） 的，发现 SSD 其中涉及的知识是从 R-CNN（Two-Stage）来的，故此。这一期我们就来理理 R-CNN 系列的部分知识点，同样，我们会分为 理论、体验和代码实战 三期来进行讲解，今天就是理论部分。
基于“Proposal + Classification”的目标检测方法中，R-CNN 系列（R-CNN、 SPPnet、
链接：https://pan.baidu.com/s/13l8UtKvvDxFWL8ikzq7vJw 提取码：ttb4
利用图像进行精确3D场景重建是一个存在已久的视觉任务。由于单图像重建问题的不适应性，大多数成熟的方法都是建立在多视角几何之上。当前SOTA单目度量深度估计方法只能处理单个相机模型，并且由于度量的不确定性，无法进行混合数据训练。与此同时，在大规模混合数据集上训练的SOTA单目方法，通过学习仿射不变性实现了零样本泛化，但无法还原真实世界的度量。本文展示了从单图像获得零样本度量深度模型，其关键在于大规模数据训练与解决来自各种相机模型的度量不确定性相结合。作者提出了一个规范相机空间转换模块，明确地解决了不确定性问题，并可以轻松集成到现有的单目模型中。配备该模块，单目模型可以稳定地在数以千计的相机型号采集的8000万张图像上进行训练，从而实现对真实场景中从未见过的相机类型采集的图像进行零样本泛化。
热图是科研论文中一种常见的可视化手段，而在转录组研究领域，我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性，来判断生物样本中是否存在共表达情况，以及共表达基因模块。除了基因集之间，其他方向，比如免疫细胞群体之间相关性，样本的相关性，也常常用相关性热图的形式进行展示。总而言之，往大了说，任何表征相关性的数值都可以用相关性热图来进行绘制。
作者 | Tamar Rott Shaham Technion、Tali Dekel Google Research 、Tomer Michaeli Technion
提出了一种用于快速多尺度目标检测的统一深度神经网络，即多尺度CNN (MS-CNN)。MS-CNN由建议子网络和检测子网络组成。在建议子网中，在多个输出层进行检测，使感受野匹配不同尺度的对象。这些互补的尺度特异性探测器被结合起来产生一个强大的多尺度目标探测器。通过优化多任务损失，实现了统一网络的端到端学习。此外，还探讨了反卷积特征上采样作为输入上采样的一种替代方法，以减少内存和计算成本。最先进的目标检测性能，高达15帧每秒，是报告的数据集，如KITTI和Caltech，包含大量的小目标。
聚类特征（Clustering Feature，简称CF）是一种用来表征聚类特征的数据格式，他由以下三部分组成：簇中所含样本点的个数（用 N N N来表示）、簇中所有点的各项属性的线性和（用 L S LS LS来表示）以及簇中所有点的各项属性的平方和（用 S S SS SS来表示），假设存在簇 C = { ( 1 , 2 ) , ( 2 , 1 ) , ( 1 , 1 ) , ( 2 , 2 ) } C=\{\left(1,2\right),\left(2,1\right),\left(1,1\right),\left(2,2\right)\} C={ (1,2),(2,1),(1,1),(2,2)}，那么 N = 4 N=4 N=4， L S = ( { 1 + 2 + 1 + 2 } , { 2 + 1 + 1 + 2 } ) = ( 6 , 6 ) LS=\left(\{1+2+1+2\},\{2+1+1+2\}\right)=\left(6,6\right) LS=({ 1+2+1+2},{ 2+1+1+2})=(6,6)， S S = 1 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 = 20 SS=1^2+2^2+1^2+2^2+2^2+1^2+1^2+2^2=20 SS=12+22+12+22+22+12+12+22=20。因此这种结构具有很好的线性性质，即当需要合并两个簇时，总的聚类特性可以简单的通过两者聚类特性之和来表示。有了上述信息之后，就可以计算簇的质心以及方差（或标准差），其中方差可以用来表征簇的半径，还可以间接的计算两个簇质心之间的距离。 聚类特征树（Clustering Feature Tree，简称CF-Tree）是一棵高度平衡的树，这棵树由根节点、内部节点（或者称为非叶节点）以及叶节点，其中每个非叶节点和根节点都由形如 [ C F i , c h i l d i ] [CF_{i},child_{i}] [CFi,childi]的项组成， c h i l d i child_i childi代表第 i i i个节点的子节点，而叶节点（或者称为簇）通过 C F i CF_i CFi组成的序列来表示每个簇的特征，下图（图1）所示是一个CF-Tree实例。
http://cs231n.stanford.edu/reports/2017/pdfs/200.pdf
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
本文提出了一个使用单一深度神经网络对图像中的目标进行检测的方法。本文的方法称为SSD，根据每个feature map位置不同的宽高比和尺度，将Bounding Box的输出离散为Bounding Box先验的集合。在预测时，网络产生置信度，认为每个先验对应感兴趣的目标，并对先验进行调整，以便更好地匹配目标的形状。此外，该网络结合了来自具有不同分辨率的多个特征图的预测，以自然地处理不同大小的目标。SSD模型相对于需要目标建议的方法(如R-CNN和MultiBox)是简单的，因为它完全抛弃了生成建议的步骤，并将所有计算封装在一个网络中。这使得SSD易于训练，并且易于集成到需要检测组件的系统中。在ILSVRC DET和PASCAL VOC数据集上的实验结果证实，SSD的性能与使用目标建议步骤的方法相当，但速度要快100-1000倍。与其他单阶段方法相比，SSD具有相似或更好的性能，为训练和推理提供了统一的框架。
安天CERT（安全研究与应急处理中心）在2018年12月至今，捕获多例针对中国用户的恶意宏文档攻击样本。这些恶意文档通过在模糊的文字背景上伪装出杀毒软件的安全检测结果，诱导受害者启用恶意宏代码，向Word进程自身注入Shellcode，最终在内存中解密和运行后门程序。根据对该后门的深入分析，我们发现该样本来自海莲花组织。
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数
误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。在训练集上的误差称为“训练误差”，在新样本上的是“泛化误差”
本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。
paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github源码pyth
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 3 期进行连载，共介绍 17 个在目标检测任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-C
前言：faster-RCNN是区域卷积神经网络（RCNN系列）的第三篇文章，是为了解决select search方法找寻region proposal速度太慢的问题而提出来的，整个faster-RCNN的大致框架依然是沿袭了fast-RCNN的基本能结构，只不过在region proposal的产生上面应用了专门的技术手段——区域推荐网络（region proposal network，即RPN），这是整个faster最难以理解的地方，本文也将以他为重点进行说明。鉴于篇幅较长，本次系列文章将分为3篇来说明：
在过去几年，由于CIFAR-10和ImageNet这样的大数据集的涌现，卷积神经网络在一系列计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而现实世界中的很多问题缺乏大量的带有标签的数据集，卷积神经网络容易在小样本数据上过拟合。另一方面，经典的随机森林模型在小样本数据上表现非常好，不容易过拟合。这两者的结合诞生了将训练好的随机森林模型映射为神经网络的思路。
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 3 期进行连载，共介绍 16 个在目标检测任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-C
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib，就衍生出 Scikit-Plot。
其实每一张热图后面都对应一个表达矩阵。如上图所示，每一行是一个基因，每一列是一个样本。每一个小的色块，就是这个基因在这个样本中的表达量。只是这里用颜色的深浅来表示基因表达值的高低而已，颜色越红，表达值越高。颜色越蓝表达值越低。
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值(VaR)与期望损失(ES)。
如果缺失数据的量相对于数据集的大小非常小，那么为了不偏离分析而忽略缺少特征的少数样本可能是最好的策略，但是留下可用的数据点会剥夺某些数据的特征。
在深度学习时代，目标检测取得了显著的进展，但高度依赖昂贵的人工标注。因此，半监督学习越来越受到研究兴趣的青睐，它利用 未标注 数据来提高检测器性能，而不只是依赖标注。
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包：ggplot2
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