等宽分箱：每个”桶”的区间宽度相同 等深分箱：每个”桶”的样本个数相同 用户自定义区间分箱 数据平滑 按平均值平滑：对同一箱中数据求平均值，用平均值代替该箱子中的所有数据。...小心集成有助于减少结果数据集的冗余和不一致。 1.实体识别问题 涉及多个数据源，对象匹配问题，属性名称相同含义不同等等。...假设A有c个不同值a1,a2,…,ac,B有r个不同值b1,b2,…,br。用A和B描述的数据元组可以用一个相依表显示，其中A的c个值构成列，B的r个值构成行。...这样，原数据投影到一个小的多的空间上，导致维归约。与属性子集选择通过保留原属性集的一个子集来减少属性集的大小不同，PCA通过创建一个替换、较小的变量集“组合“属性的基本要素。...数据规范化，使得每个属性都落入相同的区间。此步有助于确保具有较大定义域的属性不会支配具有较小定义域的属性。 PCA计算k个标准正交向量，作为规范化输入数据的基。
它拥有超出本课程范围的数学基础。 然而，你将会看到，这个计算很简单，可以帮助我们理解r的几个属性。 r的公式： r是两个变量的乘积的均值，这两个变量都以标准单位来衡量。 以下是计算中的步骤。...让我们定义一个函数correlation，它接受一个表格，和两列的标签。该函数返回r，它是标准单位下这些列的值的乘积的平均值。...表中的数据通过将每个州的所有学生聚集为（这个州里面的两个变量的均值处的）单个点而创建。但并不是所有州的学生都会在这个位置，因为学生的表现各不相同。...但是首先我们必须弄清楚，如何将“接近”的点的旧定义转换为新的刻度上的一个值。 我们曾经说过，如果双亲高度在 0.5 英寸之内，它们就是“接近”的。...我们在本章的前面看到，如果r = ± 1，散点图是一条完美的直线，与回归线相同，所以回归估计中确实没有错误。 但通常r不是极端的。
，在多个开放的数据集上与主流的模型进行评估对比，SIGN更具有竞争优势。...其中为Hadamard product（哈达马积），对于两个维度相同的向量、矩阵、张量进行对应位置的逐元素乘积运算。...Yelp和PPI是多标签分类问题：前者的目的是根据客户评论来预测业务属性，而后者的任务则是从人体组织蛋白的相互作用中预测蛋白质功能。具体的数据集如下表所示： ?...下表是在四个大型数据集上比较的结果： ? 这里在10次迭代中计算出的F1得分平均值和标准差。能够看出在Reddit上SIGN具有最先进的性能，同时在其他数据集上也始终保持竞争优势。...试验结果表明SIGN在较小的数据集上也具有竞争力，其性能优于经典方法，并且与当前的最新方法（DIGL）接近。 5 总结 SIGN的特点在于模型的简单性、高效性、适合大规模图结构。
数学对于分析和表征随机变化特别重要，如人群中个体的大小和体重、他们对化学物质的敏感度，事件发生的时间等。这些数据的频率分布是决定可以对任何数据集有效执行统计分析类型的主要因素。...高斯(正态)分布最常被假定为描述来自许多学科的数据中出现的随机变化；众所周知的钟形曲线可以很容易地用两个值来描述和描述：算术平均值x和标准差s，因此数据集通常用表达式x±s来描述。...为了加深对对数正态分布的理解，鼓励人们正确使用对数正态分布，并展示它们在生活中的重要性，我们提出了一个新的物理模型来产生对数正态分布，从而填补了一个百年来的空白。...正态分布反映了决策点序列的累积相加效应。在顶部离开漏斗的粒子与第一个障碍物的尖端相遇，并以相等的概率向左或向右偏离距离c。然后，它与第二行中的相应三角形相遇，并再次以相同的方式偏离，以此类推。...在第二行和后续行中，尖端与左边缘距离为x的三角形在x·c和x/c处具有较低的角。因此，粒子的水平位置在每行乘以一个随机变量，其两个可能值c和1/c的概率相等。
1936年，R.A.Fisher在他的判别分析中创建和使用了Iris数据集。Iris现在可以从UCI机器学习库中免费得到。 ? 在一个监督分类任务中，它将会是一个很好的例子。...然而，有时我们必须处理的数据由三个以上的维度构成，这样就无法在一副图像中表达出来了。为了克服这种限制，一种方式可以将属性集分解成成对的属性集，然后创建一个散点图矩阵。...对于分类数据，丢失的值可以从出现频率最高的类别中得到；对于一些数值型的属性，丢失的值可以使用样品的平均值来代替。...另一种常见的方法是（Z值）“标准化”或“变换到单位方差”的过程：每个样品减去属性的平均值，然后除以标准差，这样属性将具有标准正态分布（μ= 0，σ= 1）的性质。 ?...一个朴素贝叶斯分类器假定所有属性都是条件独立的，因此，计算似然可以简化为计算带有特定类标签的独立属性的条件概率的乘积就行了。
梯度下降的变体 传统的批量梯度下降将计算整个数据集梯度，但只会进行一次更新，因此在处理大型数据集时速度很慢且难以控制，甚至导致内存溢出。...权重更新的快慢是由学习率η决定的，并且可以在凸面误差曲面中收敛到全局最优值，在非凸曲面中可能趋于局部最优值。 使用标准形式的批量梯度下降还有一个问题，就是在训练大型数据集时存在冗余的权重更新。...频繁的更新使得参数间具有高方差，损失函数会以不同的强度波动。这实际上是一件好事，因为它有助于我们发现新的和可能更优的局部最小值，而标准梯度下降将只会收敛到某个局部最优值。...在神经网络中，最小化非凸误差函数的另一个关键挑战是避免陷于多个其他局部最小值中。实际上，问题并非源于局部极小值，而是来自鞍点，即一个维度向上倾斜且另一维度向下倾斜的点。...一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型，刷新了14种数据集并达到新SoTA 阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此的神奇效果 ---- 下载一：中文版！
梯度下降的变体 传统的批量梯度下降将计算整个数据集梯度，但只会进行一次更新，因此在处理大型数据集时速度很慢且难以控制，甚至导致内存溢出。...权重更新的快慢是由学习率η决定的，并且可以在凸面误差曲面中收敛到全局最优值，在非凸曲面中可能趋于局部最优值。 使用标准形式的批量梯度下降还有一个问题，就是在训练大型数据集时存在冗余的权重更新。...频繁的更新使得参数间具有高方差，损失函数会以不同的强度波动。这实际上是一件好事，因为它有助于我们发现新的和可能更优的局部最小值，而标准梯度下降将只会收敛到某个局部最优值。...在神经网络中，最小化非凸误差函数的另一个关键挑战是避免陷于多个其他局部最小值中。实际上，问题并非源于局部极小值，而是来自鞍点，即一个维度向上倾斜且另一维度向下倾斜的点。...与之前无效地存储w先前的平方梯度不同，梯度的和被递归地定义为所有先前平方梯度的衰减平均值。作为与动量项相似的分数γ，在t时刻的滑动平均值Eg²仅仅取决于先前的平均值和当前梯度值。
此时源Stage（直接读取Kafka数据的Stage）不会产生数据倾斜。 但很多时候，业务场景可能会要求将具备同一特征的数据顺序消费，此时就需要将具有相同特征的数据放于同一个Partition中。...案例 通过如下SQL创建一张具有倾斜Key且总记录数为1.5亿的大表test。...Join另一则的数据中，与倾斜Key对应的部分数据，与随机前缀集作笛卡尔乘积，从而保证无论数据倾斜侧倾斜Key如何加前缀，都能与之正常Join。 ?...解决方案 将有数据倾斜的RDD中倾斜Key对应的数据集单独抽取出来加上随机前缀，另外一个RDD每条数据分别与随机前缀结合形成新的RDD（相当于将其数据增到到原来的N倍，N即为随机前缀的总个数），然后将二者...此时更适合直接对存在数据倾斜的数据集全部加上随机前缀，然后对另外一个不存在严重数据倾斜的数据集整体与随机前缀集作笛卡尔乘积（即将数据量扩大N倍）。 ?
独立要素类：存放在数据库中的要素数据集之外，必须定义空间参考坐标。 创建要素类的过程中，M值是一个线性参考值，代表一个有特殊意义的点，要素的坐标都是以M为基准标识的。...创建新的几何网络 需要创建在要素数据集下 最好在内容列表中把数据导入 定义投影 指按照地图信息源原有的投影方式，为数据添加投影信息。...个置信度显示分类确定性的输出置信栅格数据集，其中，最低值表示的确定性最高 主成分分析 将输入的多波段数据变换到一个新的空间，其是对原始空间轴进行旋转二成新的多元属性空间 是在尽量不丢失信息的前提下的一种线性变换方法...，主要用于数据压缩和信息增强 方法介绍 此方法生成的是波段数与指定的成分数相同的多波段栅格（新多元空间中每个轴或成分一个波段） 第一个主成分将具有最大的方差，第二个主成分将具有未通过第一个主成分描述的第二大方差...对于大部分的空间数据而言，平稳性是假设是合理的 两种平稳性 均值平稳——即假设均值是不变的并且与位置无关 与协方差函数有关的二阶平稳——假设具有相同的距离和方向的任意两点的协方差是相同的
而这个改变让我们能够显示数百万像素的照片的同时，不会在性能上发生任何变化。 深度神经网络用于360度照片 上传到Facebook的数千万公共360度照片，为我们提供了一个强大的新数据集来帮助改进产品。...为了测试训练结果，我们通过已知的一组倾斜和滚动值，人为地旋转数据集中的每张照片，然后我们将每个旋转样本输入至训练好的DNN模型中并记录结果值。...我们通过计算四元数来表示由网络计算的旋转，如果网络和数据没有前面列出的两个问题，那么这些四元数应该是相同的，但在实践中却并非如此，因此在每次运行时我们通过相除来计算它们之间的差异。...四元数在计算三维旋转的差异和平均值时很有用，但我们需要为每张照片添加新的倾斜和滚动值，这是因为数据集照片并不是竖直拍摄的，而这种平均差异是每个训练图像真实取向的良好估计。...因此，我们在四元数和偏离、倾斜和滚动之间使用简单的转换技术，通过平均值进行到更新的标签。 一旦数据集被重新标记，我们就会进行新一轮的训练，如此进行四轮重复迭代的训练和优化。
如上图所示，红点和蓝点与均值的欧几里得距离相同。但是，它们不属于同一区域或集群：红点更有可能与数据集相似。但是蓝色的被认为是异常值，因为它远离代表数据集中最大可变性方向的线（长轴回归）。...Mahalanobis 度量试图降低两个特征或属性之间的协方差，因为您可以将之前的图重新缩放到新轴。并且这些新轴代表特征向量，如前面所示的第一个特征向量。...特征向量的第一个方向极大地影响了数据分类，因为它具有最大的特征值。此外，与其他垂直方向相比，数据集沿该方向展开得更多。 使用这种技术，我们可以沿着这个方向缩小数据集并围绕均值（PCA）旋转它。...例如，在新面孔的预测步骤中，模型根据新捕获的图像计算直方图，将其与保存的直方图（通常存储在 .yaml 文件中）进行比较，然后尝试为其找到最佳匹配。...而不是在 Jaccard 公式的分母中添加项；你正在计算余弦公式中两者之间的乘积。我不知道那是什么解释。据我所知，点积告诉我们一个向量在另一个方向上有多少。
让我们考虑两种抽样分布更难以通过解析方法找到的情况。 情况1 假设我们有来自一个倾斜分布的40个数据点。下面给出了数据的直方图。 我们首先计算样本均值和样本标准差。...尽管数据倾斜严重，我们应该相信CLT的近似吗？ 情况2 考虑一组新的200个数据点（我们将这些数据称为yi）。...算法其实相当简单，步骤如下： 通过从原始数据中（有放回地）抽样，创建一个“新”数据集，直到你有一个大小为 n 的新数据集。 计算这个新数据集的检验统计量，并将其称为 T1。...#创建一个向量来存储自助法的估计值 for(i in 1:B){ x_new <......ce=T) #创建新数据集 boot_.........NA, B) # 创建一个向量来存储自助法估计值 for i in 1:B: y_new = sam...... ace=T) # 创建新的数据集 boot_sam...... ) / sd
使用少于2.5倍的数据量学习新信息，实现了与在全部数据上训练网络相同的性能。...2 应用于图像分类数据集的 DNN动力学模型 McClelland等人的实验表明，在具有一个隐藏层的深度线性网络中，SWIL可以学习一个新类别，类似于完全交错学习 (Fully Interleaved...首先针对更复杂的数据集（如Fashion-MNIST），探索不同类别的学习在具有一个隐藏层的深度线性神经网络中如何演变。...6 新内容与旧类别的一致性 对学习时间和所需数据的影响 如果一项新内容可以添加到先前学习过的类别中，而不需要对网络进行较大更改，则称二者具有一致性。...最近，有研究表明FIL可能并非必需，仅交错与新内容具有实质表征相似性的旧内容，即采用相似性加权交错学习（SWIL）的方法可以达到相同的学习效果。然而，有人对SWIL的可扩展性表示了担忧。
摘要使用定向包围框（oriented bounding box）进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。...但是，由于距离损失只将OBB的角度误差优化至最小，而且与IoU的相关性较松散，因此它对具有高长宽比的目标不敏感。...此外，现有的评估数据集不含有大量高长宽比目标，因此引入了新的数据集Retail50K，以鼓励大家应用OBB检测器来处理更加复杂的环境。 Abstract....提出了一个数据集：Retail50K（超市零售货架数据集），兼具复杂背景（各色饮料瓶等）和HBB目标（非水平box，具备很大的长宽比）?...上图说明了数据集中，长宽比、倾斜角、实例数量的分布情况。实验结果对核函数中可调参数k的实验：?
应用于图像分类数据集的DNN动力学模型 McClelland等人的实验表明，在具有一个隐藏层的深度线性网络中，SWIL可以学习一个新类别，类似于完全交错学习 (Fully Interleaved Learning...首先针对更复杂的数据集（如Fashion-MNIST），探索不同类别的学习在具有一个隐藏层的深度线性神经网络中如何演变。...基于CIFAR10使用SWIL在CNN中学习新类别 接下来，为了测试SWIL是否可以在更复杂的环境中工作，作者团队训练了一个具有全连接输出层的6层非线性CNN（图4A），以识别CIFAR10数据集中剩余...新内容与旧类别的一致性对学习时间和所需数据的影响 如果一项新内容可以添加到先前学习过的类别中，而不需要对网络进行较大更改，则称二者具有一致性。...最近，有研究表明FIL可能并非必需，仅交错与新内容具有实质表征相似性的旧内容，即采用相似性加权交错学习（SWIL）的方法可以达到相同的学习效果。然而，有人对SWIL的可扩展性表示了担忧。
这些结果表明，相较于最近重点进行了大量研究与硬件投入的稀疏化、因式分解和 / 或标量量化矩阵乘积而言，研究者所提方法中的核心操作——哈希、求平均值和 byte shuffling 结合可能是更有前途的机器学习构建块...这种设置会很自然地出现在机器学习和数据挖掘中，当一个数据矩阵 A 的行是样本，而一个线性算子 B 希望应用这些样本，B 可以是一个线性分类器、线性回归器，或嵌入矩阵，以及其他可能性。...此外，在 B 提前已知的情况下，即将训练好的线性模型应用于新数据等情况时，MADDNESS 不需要任何乘 - 加运算。该方法与用于相似性搜索的矢量量化方法密切相关。...本文的贡献总计如下： 一个高效的学习矢量量化函数族，可以在单个 CPU 线程中每秒编码超过 100GB 的数据。...基于 kernel 的分类 为了评估该方法在更大、多样性更强的数据集上的表现，研究者在来自 UCR Time Series Archive 的数据集上训练了 kernel 分类器。
异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《中篇》1.异常检测——线性相关方法 真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。...以 $Y{1}...Y{N}$ 表示新坐标系中的数据，这些数据可以通过原始向量 $R_{i}$ 与包含新轴系的标准正交特征向量矩阵 $P$ 的乘积来实现。...例如，考虑一个包含年龄和工资等属性的人口统计数据集。工资属性的范围可能是几万，而年龄属性几乎总是小于100，使用主成分分析会导致主成分被高方差属性所控制。...对于一个只包含年龄和工资的二维数据集，最大的特征向量几乎与工资轴平行，这会降低异常点检测过程的有效性。因此，一个自然的解决方案是对数据进行均值为0方差为1的标准化处理。...在这里，我们使用数据集$D$中对象$p$与对象$o$的k-邻域内所有点的可达距离平均值的倒数（注意，不是导数）来定义局部可达密度。
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