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LTE4G: Long-Tail Experts for Graph Neural Networks
在本文中，我将创建纽约市机动车碰撞的市镇级热图。数据来自纽约市数据。特别是，我将从镇级碰撞到街道级碰撞。在下面，我加载ggmap包和数据。
陈浩然，北大在读，个人网站：chrer.com，里面记录了机器学习、深度学习的系统学习笔记，欢迎大家访问，感谢分享！
谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类
数据来自纽约市开放数据。我的数据范围是2012年至2015年。该数据跟踪车辆的类型，发生事故的街道的名称以及事故的经度和纬度坐标。两个坐标都保存为单个字符变量，称为“ LOCATION”。
AI 科技评论按：第 32 届 AAAI 大会（AAAI 2018）日前在美国新奥尔良进行，于当地时间 2 月 2 日至 7 日为人工智能研究者们带来一场精彩的学术盛宴。AAAI 2018 今年共收到论文投稿 3808 篇，接收论文 938 篇，接收率约为 24.6 %。
算法：概率霍夫变换是霍夫变换算法的优化，只需要一个足以进行线检测的随机点子集即可。如果超过阈值个数像素点构成了直线且直线很短，那么直线仅是图像中若干个像素点随机构成了一种算法上的直线关系而已。如果超过阈值个数像素点构成了直线且像素点之间距离很远，那么直线仅是图像中若干个像素点随机构成了一种算法上的直线关系而已。实际上，原始图像中不存在这些直线。
2022年2月3日，西南交通大学计算机与人工智能学院的林小惠/江永全*/杨燕等人在Journal of Molecular Structure杂志发表文章，提出了一种基于图卷积网络预测原子间两两距离的模型，以解决传统计算方法在确定分子结构时实验成本高、计算成本高的问题。
成果发表在国际会议AAAI2023上，论文地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.00755
为了进行评估，新算法在四个公共基准上进行了测试，与包括非学习和基于学习的算法在内的八个最新基准进行了比较。该算法对噪声和异常值具有较强的鲁棒性，总体上优于所有的基线算法。
在机器学习中，一个重要的任务就是需要定量化描述数据中的集聚现象。聚类分析也是模式识别和数据挖掘领域一个极富有挑战性的研究方向。
1）聚类的核心概念是相似度（similarity）或距离（distance），有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结果，所以其选择是聚类的根本问题。
我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。你可以使用这款Colab笔记本，甚至可以用你的照片试试。[这里我已经调试好源码并上传到github上面]
一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： 1. 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 2. 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，其推广能力会下降。 3. 特征个数越多，容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题，导致模型效果下降。 4. 对于模型来说，可能会导致不适定的情况，即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动。 特征选择，能剔除不相关、
图网络的基础知识还是蛮深的，笔者听着觉得耗很多脑细胞。代码块里大部分是笔者个人理解，希望大家多指导和讨论～
本系列，我们介绍因果推断的经典综述论文《A Survey on Causal Inference》，上一篇ZZ介绍了本篇综述的第二个因果推断方法：“分层方法“；
性能优劣不一的个体学习器放在一块儿可能产生的是更加中庸的效果，即比最差的要好，也比最好的要差。那么集成学习如何实现“1 + 1 > 2”呢？这其实是对个体学习器提出了一些要求。
在数据科学领域，有一些重要的思想帮助人们提高了工作流程的效率，并且也成为了强大的工具。这些思想帮助数据科学家们理解他们所处理的所有信息。
不知道各位平常有没有过需要画地图的需求，有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值，然而怎么实现？ 这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三： 你得需要绘制地图；（约等于废话） 你得有要绘制地图的地理信息，经纬度啊，边界啊等等； 你得利用2的数据在R中画出来。 以上步骤中，目前最关键的是2，一旦2的数据有了，在R中不就是把它们连起来嘛，这个对于R来说就是调戏它，就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。 第一种思路：有一些R包
作者：王佳鑫审校：陈之炎 本文约4800字，建议阅读15分钟本文带你了解决策树是如何工作的。 决策树的基础概念 决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。我们来简单了解一下决策树是如何工作的。 决策树算法的本质是一种图结构，只需要问一系列问题就可以对数
摘要：如果G的每个诱导路径都是最短路径，则图G =（V，E）是距离遗传。 在本文中，我们证明了任何距离 - 遗传图中的偏心函数（v）= max {d（v，u）：u∈V}几乎是单峰的，即每个顶点（v）> rad（G）+ 1有一个偏心较小的邻居。 这里，rad（G）= min {e（v）：v∈V}是graphG的半径。 此外，我们使用该结果来表征距离 - 遗传图的中心，并提供线性时间算法以找到大的中心顶点子集，并且在一些情况下，所有中心顶点。 我们引入了两种新的算法技术来逼近距离 - 遗传图中的所有偏心率，包括线性时间加法1近似。
聚类是一种经典的无监督学习(unsupervised learning)方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和di
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：
接着前面[[91-R可视化23-底层绘图系统grid学习之grob对象]] 继续介绍。
大于0，则A和B是正相关，这意味着A值随B值得增加而增加。该值越大，相关性越强。因此，一个较高值表明A(或B)可以作为冗余而被删除。
这篇文章[1]是 PointNet 的改进版。PointNet 是直接将神经网络用于点云数据处理的先锋，虽然 PointNet 在 3D 任务上取得不错的效果，但其还是存在不足。PointNet 忽略了点云数据间的空间局部结构，从而不能很好地识别更细粒度的模型，也不能很好地泛化到复杂的场景。PointNet++ 则针对这个问题，在 PointNet 基础上引入了层级式的嵌套结构来捕获局部特征。此外，真实的点云数据采集往往是不均匀的（因为采样时是从传感器点状发出信号的，自然离传感器近的采样密度高，远的密度低），而这会导致在均匀采样的点云数据集下训练的模型性能产生明显下降。作者在 PointNet++ 中提出了一种新的针对集合数据的学习层，其可以自适应地结合不同尺度下学习到的特征。广泛的实验数据显示 PointNet++ 可以有效且鲁棒地学习到深层的点云数据集合特征，在 3D 点云任务上达到了超越已有的 SOTA 性能。
作者：Qidong Huang, Xiaoyi Dong, Dongdong Chen, Weiming Zhang, Feifei Wang, Gang Hua, Nenghai Yu
聚类是把相似的对象通过静态分类方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。聚类算法的任务是将数据集划分为多个集群。在相同集群中的数据彼此会比不同集群的数据相似。通常来说，目标就是通过相似特征将数据分组并分配进不同的集群中。
在生态学研究当中，有些环境中的对象是连续（或者离散）的，而有些对象是不连续的，聚类的目的是识别在环境中不连续的对象子集，从而探索隐藏在数据背后的属性特征。聚类分析主要处理那些对象有足够的相似性被归于一组，并且确定组与组之间的差异或分离程度。聚类可以分为特征聚类（Vector Clustering）和图聚类（Graph Clustering）。特征聚类是指根据对象的特征向量矩阵来计算距离或者相关性来实现聚类，例如各种层次聚类和非层次聚类。而图聚类则针对的是复杂网络数据，有随机游走、贪心策略、标签传播等算法等。
聚类是典型的无监督学习问题，其目标是将样本集划分成多个类，保证同一类的样本之间尽量相似，不同类的样本之间尽量不同，这些类称为簇（cluster）。与有监督的分类算法不同，聚类算法没有训练过程，直接完成对一组样本的划分。
简单的理解，我有一组数据，比如每个数据都是n维向量，那么我们可以在n维空间表示这个数据，这些数据都有对应的标签值，也就是我们感兴趣的预测变量。那么当我们接到一个新的数据的时候，我们可以计算这个新数据和我们已知的训练数据之间的距离，找出其中最近的k个数据，对这k个数据对应的标签值取平均值就是我们得出的预测值。简单粗暴，谁离我近，就认为谁能代表我，我就用你们的属性作为我的属性。具体的简单代码实现如下。
换句话说，如果可用训练数据的数量是固定的，我们继续添加维度的话，则会发生过拟合。另一方面，如果我们不断增加维度，训练数据的数量需要快速增长以保持相同的覆盖，并避免过拟合。在上面的例子中，我们表明维度的诅咒引入了训练数据的稀疏性。我们使用的特征越多，数据越稀疏，使得对分类器参数（即，其判定边界）的精确估计变得更加困难。维度的诅咒的另一个效果是，这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上，围绕原点（在超立方体的中心）的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下：
对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。这样做的目的是消除数据特征之间的量纲影响，使得不同的指标之间具有可比性，帮助在进行迭代优化（如梯度下降）时更快地收敛至最优解。最常用的归一化方法有以下两种：
最近，有一种说法：“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此，航线的重要性不言而喻。
在机器学习或者深度学习领域，参数和超参数是一个常见的问题，个人根据经验给出了一个很狭隘的区分这两种参数的方法。
1、为什么要做特征选择 在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
文本分类大致有两种方法：一种是基于训练集的文本分类方法；另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。
快速计算点密度的度量并将其显示在地图上通常很有用。在本教程中，我们将使用 ggmap R 包中包含的德克萨斯州休斯顿的犯罪数据来演示这一点。
在无监督学习中unsupervised learning中，训练样本的标记信息是未知的，其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解，聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集（称为簇cluster）。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
我们都知道在人脸识别模型的学习过程中，模型会将数据集中每个人脸的特征映射到所谓的嵌入空间中，而在这个空间中，属于同一个人的特征被拉到一起，属于不同人的特征会被推开。同时也存在一个重要的法则是数据集提供的身份越多，模型的表征能力就越强。
为了对模型的效果进行评估，我们就需要各种各样的指标，不同的问题需要不同的指标来评估，而且大部分的指标都是有局限性的，那么，我们就来盘点一下吧。
【导读】图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构（grid-based）数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN，图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据，并深入发掘其特征和规律，例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不规则数据。相比于一般的拓扑图而言，人体骨骼拓扑图具有更加良好的稳定性和不变性，因此从2018年开始，就有许多学者尝试将图卷积网络应用到基于人体骨骼的行为识别领域来，也取得了不错的成果。下面就让我们来深入了解一下什么是图卷积网络，以及它在行为识别领域的最新工作进展吧！
相关术语熟悉 首先认识数据的属性 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征 标称属性 标称属性的值是一些符号或事物的名称，这一些值可以看做是枚举的 比如，职业，具有教师、农民、程序员等等 二元属性 二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，0代表该属性不出现，1代表出现，二元属性也叫作布尔属性 二元属性有对称或者非对称一说 序数属性 值之间可能有有意义的序或者秩评定 数值属性 它是可度量的值，可以是区间标度或者比例标度 离散属性与连续属性 这个...好理解 数据的基本统计描述 中心趋势度量：
用功能磁共振研究任务依赖的功能连接（FC）的调制对于揭示认知过程的神经性基质非常关键。目前大多研究方法假设任务期间是持续的FC，但最近研究发现这种假设太局限。虽然很多研究聚焦于静息态的功能动态，但基于任务的研究仍没有完全揭开网络调制。 此处，我们提出一个基于种子的方法通过揭示共激活模式的心理生理交互（PPI-CAPs）来探测任务依赖的脑活动调节。这个基于点过程的方法将任务调制的连接时间上分解为动态模块，这种动态模块当前的方法都无法捕捉，如PPI或动态因果模型。另外，它确定了单个frame分辨率共激活模式的出现，而非基于窗的方法。 在一个受试者看电视节目的自然设置中，我们找到了以后扣带回（PCC）为种子的共激活的几个模式，其发生率和极性在种子活动上或两者之间的交互上随观看的内容而改变。另外，我们发现跨时间和受试者的有效连接的一致性，让我们得以揭示PPI-CAPs和包含在视频中具体刺激之间的联系。 我们的研究表明，明确地追踪瞬态连接模式对于促进我们理解大脑不同区域在接收到一系列线索时是如何动态沟通的至关重要。
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例，对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
文章：M2DP: A Novel 3D Point Cloud Descriptor and Its Application in Loop Closure Detection
本篇和大家介绍一个经典的异常检测算法：局部离群因子(Local Outlier Factor)，简称LOF算法。
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