前面分享了单个文件中的select列，filter行，列拆分等，实际中经常是多个数据表，综合使用才能回答你所感兴趣的问题。
在实际应用中，我们常会涉及到多个数据表，必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。本章中的很多概念都和SQL中的相似，只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说，dplyr 要比 SQL 更容易使用。
本文是一篇综述文章 「A Survey on Causal Inference」 的阅读笔记（大部分内容参照原文进行了较为通俗易懂的翻译，小部分内容加入了自己的理解）。
如果你管着一份10000条的客户数据，有一天，老板拿着一个500人的表告诉你，这表上的500位客户的信息发生了变动，而且变动的变量很不规律，如客户102是收入发生了变动、客户126是职业发生了变动....，叫你在10000条的那个客户主数据中改一下，你怎么办？ 用合并？用IF筛选有没有变动？还是一个一个手动去改？都不需要，用update语句更新一下即可。 本节目录： 6.1 使用SET语句复制数据集 6.2 使用SET语句堆叠数据 6.3 使用SET语句插入数据集 6.4 一对一匹配合并数据 6.5 一对多
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“；
Go 内存模型指定了一个条件，在该条件下，在一个 goroutine 中一个变量的读取可保证能够观测到被其他 goroutine 对该变量写入的变化值。
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：复制、堆叠、合并数据，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 前面我们介绍过导入数据、ODS的使用、产生一个描述性结果的报告。到这一节，终于开始玩数据了。本节就开始复制和合并数据。 本节目录： 1. 使用SET语句复制数据集 2. 使用SET语句堆叠数据 3. 使用SET语句插入数据集 4. 一对一匹配合并数据 5. 一对多匹配合并数据 6. 合并统计量与原始数据 7. 合并total和原始数据 ---
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类： 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：update、output、transpose以及相关的数据深层操作，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 如果你管着一份10000条的客户数据，有一天，老板拿着一个500人的表告诉你，这表上的500位客户的信息发生了变动，而且变动的变量很不规律，如客户102是收入发生了变动、客户126是职业发生了变动....，叫你在10000条的那个客户主数据中改一下，你怎么办？ 用合并？用IF筛选有没有变动？还
对日期进行插值是一项非常常见的任务。很多时候我们手头的时间序列都是不完整的，当中总会因为这样那样的原因漏了几天的观测，例如股票停牌了，观测仪器坏了，值班工人生病了等等。在分析时，我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。
《Theoretical Impediments to Machine Learning With Seven Sparks from the Causal Revolution》这篇论文说到了因果推断的三层。
上一篇ZZ介绍了本篇综述的背景知识和相关数学符号表示，了解到了本篇文章主要是关于基于“潜在结果框架”的因果推断方法综述，并且明确了样本，策略，潜在结果，混杂和混杂带来的辛普森悖论和选择性偏差等概念。下面我们书接上文，进入到解决因果推断问题具体的方法的解析，首先附一下上篇内容：因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(2)，论文原文点击文末阅读原文即可查看。
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
此篇文章作为本人对马尔科夫随机场等概率模型在立体视觉的应用的首篇记录，包含了本人对马尔科夫场理论的浅显理解和最大后验概率估计方法的理解。囿于本人学术水平，此篇文章参考了大量的数学教材、网络的相关博客以及国内外学术论文，在此特别鸣谢以下创作：
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。从这一点来说，它和卡尔曼滤波算法很像。事实上，HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的，只不过HMM要假设隐藏变量是离散的，而卡尔曼滤波假设隐藏变量是连续的。隐藏变量是HMM里的关键概念之一，可以理解为无法直接观测到的变量，即HMM中Hidden一词的含义；与之相对的是观测变量，即可以直接观测到的变量；HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列，估计对应的隐藏变量序列是什么，并对未来的观测变量做预测。
之前有整理过一篇：因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 不过，那时候刚刚开始学，只能慢慢理解，所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里的笔记。
文中公式有问题，有需要阅读原文 https://www.jianshu.com/p/18dd0ce65bb8
1. 前言 开始做SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，机器人同时定位与建图）研究已经近一年了。从一年级开始对这个方向产生兴趣，到现在为止，也算是对这个领域有了大致的了解。然而越了解，越觉得这个方向难度很大。总体来讲有以下几个原因： 入门资料很少。虽然国内也有不少人在做，但这方面现在没有太好的入门教程。《SLAM for dummies》可以算是一篇。中文资料几乎没有。 SLAM研究已进行了三十多年，从上世纪的九十年代开始。其中又有若干历史分枝和争论，要把
Journal: PLOS COMPUT BIOL Published: June20,2019 Link: https://journals.plos.org/ploscompbiol/arti
概念:最小二乘法是一种熟悉而优化的方法。主要是通过最小化误差的平方以及最合适数据的匹配函数。 作用：（1）利用最小二乘法可以得到位置数据（这些数据与实际数据之间误差平方和最小）（2）也可以用来曲线拟合 实例讲解：有一组数据（1，6），（3，5），（5，7），（6，12），要找出一条与这几个点最为匹配的直线 ： y = A + Bx 有如下方程： 6 = A + B 5 = A + 3B 7 = A + 5B 12 = A + 6B 很明显上面方程是超定线性方程组，要使左边和右边尽可能相等；采用最小二乘法： L(A,B)=[6-(A + B)]^2 + [5-(A + 3B)]^2 + [7-(A + 5B)]^2 +[12-(A + 6B)]^2使得L的值最小：这里L是关于A,B的函数；那么我们可以利用对A，B求偏导，进而求出A，B的值使得Lmin
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。 章节目录
1、修改属性 attrib 2、根据条件删除记录 if条件 then delete； 3、分拆数据集 data mastermissing； merge old new（in=x）； by id； if x=0 then output missing； else output master； run； 4、利用attrib删去所有label data want；set have；attrib _all_label=""； run； 5、keep保留变量 data abc；set
首先要说明一点，现在多目标跟踪算法的效果，与目标检测的结果息息相关，因为主流的多目标跟踪算法都是TBD（Tracking-by-Detecton）策略，SORT同样使用的是TBD，也就是说先检测，再跟踪。这也是跟踪领域的主流方法。所以，检测器的好坏将决定跟踪的效果。
2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。
这一节我们重点来讲一下马尔可夫，正如题目所示，看了会一脸蒙蔽，好在我们会一点一点的来解释上面的概念，请大家按照顺序往下看就会完全弄明白了，这里我给一个通俗易懂的定义，后面我们再来一个个详解。
估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。
本节参考： 因果推断综述及基础方法介绍（一） 双重差分法（DID）的原理与实际应用
题目：Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in Recommender System
本文围绕 Stata 与 Python 的对照与交互，适合有 Stata 基础，想过渡学习 Python 的读者。其中，Python 数据管理主要使用的 Pandas 库。本文主要包括两部分：
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation 自相关和偏自相关的简单介绍 自相关(Autocorrelation)和偏自相关(partial autocorrelation)图在时间序列分析和预测被广泛应用。 这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observation)之间关系的强度。自相关和偏自相关之间的区别对于初学者进行时间序列预测来说可能是困难并且疑惑的。
相信大家都看过上一节我讲得贝叶斯网络，都明白了概率图模型是怎样构造的，如果现在还没明白，请看我上一节的总结：贝叶斯网络
原文地址：https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/
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？
前面讲到了假设检验,可以检验某个简单的结论,判断两个总体是否显著不同,今天,讲统计学中非常经典的一个知识,这就是回归,回归的分类很多,今天主要讲其中的OLS回归,OLS回归包括三大部分,分别是简单线性回归,多项式回归,多元线性回归.回归在数据分析中应用的非常广泛,可以做分类,也可以做预测,当然,更注重预测.接下来,我们讲讲回归的原理及流程。 一.简单线性回归 1.要解决的问题 简单线性回归是要找出一个变量与另一个变量的函数关系,这比相关分析更高一级,相关分析只能找出两个变量是否有线性关系,
大家好，我是前端西瓜哥。今天来学习 TS 中几个比较特殊的类型：any、unknown、never、void。
EVT：Extreme Value Theory；预测小概率时间发生的可能，如大洪水，评估海事安全等。
在日常功能迭代分析中，一般会直接看使用该功能和未使用该功能的用户在成功指标上的表现，将两组数据求个差异值就得出功能的效果结论。但是有敏锐的分析师会发现，功能大部分情况下有筛选效应，即使用该功能的用户可能本身质量比较高，活跃比较频繁。用以上的方法估计会导致效果评估失真，那么如何规避混杂因素导致的幸存者偏差。优先考虑的做法是探究一些相关关系因素，用 A/B 测试验证，把因果推断作为备选或探索式分析的手段，但有些场景无法进行 A/B 测试。这里介绍因果推断中的两个方法——匹配和逆概率加权。并将其和直接回归方法的结论进行对比，看看相关和因果的结论到底会差异多少。
上一节详细介绍了在三类基本假设下的各种因果推断方法，然而在实践中，对于某些特定场景下的应用，例如包含依赖性网络信息、特殊数据类型（如时间序列）或特殊条件（例如存在未观测混杂因子）时，三类假设并不总是能全部满足。本节将介绍在这些假设不满足情况下的因果推断方法。
选自Quantamagazine 作者：Ben Brubaker 机器之心编译 贝尔定理与「幽灵般的超距作用」，这是一段量子力学史话。 我们理所当然地认为，世界上某个地方发生的一件事不会立即对远方的事物产生影响。这一理论被物理学家叫做定域性原理（locality），长期以来被认为是有关物理定律的一个基本假设。 但量子力学的提出似乎推翻了这一假设。1935 年，爱因斯坦和他的两位同事合写了一篇论文——《量子力学对物理实在性的描述是完备的吗？》（也被称为 EPR 佯谬）。其中心思想是：根据量子力学可导出，对于
CART是一种DT算法，根据从属(或目标)变量是分类的还是数值的，生成二进制分类树或回归树。它以原始形式处理数据(不需要预处理)，并且可以在同一DT的不同部分多次使用相同的变量，这可能会揭示变量集之间的复杂依赖关系。
本文带你走进命名实体识别（NER）任务，首先介绍了解决NER任务的经典模型结构，然后通过3篇顶会论文介绍当缺少训练样本的时候，如何解决NER任务。
在一些问题中，常常希望根据已有数据，确定目标变量（输出，即因变量）与其它变量（输入，即自变量）的关系。当观测到新的输入时，预测它可能的输出值。这种方法叫回归分析（确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法）。
一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。 ---- 在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：穿越 本文要解决三个问题： 第一个问题：如何把SAS数据集转换为矩阵来处理？ 把数据集转换成矩阵来，在很多情况下处理起来会
【SAS Says·扩展篇】IML 分6集，回复【SASIML】查看全部： 入门 | SAS里的平行世界 函数 | 函数玩一玩 编程 | IML的条件与循环 模块 | 5分钟懂模块 穿越 | 矩阵与数据集的穿越 作业 | 编一个SAS回归软件 ---- 一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成S
选自akosiorek 机器之心编译 参与：刘天赐、李泽南 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）一样，是无监督学习最具前景的方法之一。本文中，牛津大学统计系在读博士 Adam Kosiorek 从原理上向我们介绍了 VAE 目前面临的挑战。同时，文中也提出了对于该方法的几种改进方向。 隐变量模型 假设你希望通过一个定义在 x∈RD 上的概率分布来对整个世界建模，其中 p（x）表示 x 可能处于的状态。这个世界可能非常复杂，我们无法知道 p（x）的具体形式。为了解决这个问题，我们引入另一个变量 z∈
来源：https://blog.csdn.net/dulingwen/article/details/104128503
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