Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了 Siraj 深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习等从
数据预处理(也称为数据准备，但 “预处理” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集，组合，结构化和组织数据，以便将其作为数据可视化，分析和机器学习应用程序的一部分进行分析。
在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
Pandas 提供的一个基本特性，是内存中的高性能的连接和合并操作。如果你曾经使用过数据库，那么你应该熟悉这种类型的数据交互。它的主要接口是pd.merge函数，我们将看到几个在实践中如何工作的例子。
消费者数据分析，一直是众多企业最基础也是最重要的数据工作。如何做高精度的消费者数据分析和预测？这篇文章把这个问题讲透。
之前有位读者朋友说有空介绍一下自动分箱的方法，这个确实在我们实际建模过程前是需要解决的一个问题，简单来说就是把连续变量通过分箱的方式转换为类别变量。关于这个话题，我也借着这个主题来系统的梳理总结一下几点：为什么要分箱？不分箱可以入模型吗？自动分箱的常用方法有哪些？评估分箱效果好坏的方法有哪些？ 如果篇幅允许，就顺便把实现的Python代码也分享下，如果太长了就另外起一篇文章来讲。因此，本篇文章主要从下面几个模块来展开说说。
在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
对蛋白质结构模型准确性局部（单残基）和全局（整个结构）的预测是许多蛋白质建模应用程序中必不可少的步骤。随着最近深度学习技术的发展，单模型质量评估的方法也已经能通过使用2D和3D卷积深度神经网络取得了进展。
现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中，丢失数据的处理非常重要，因为许多机器学习算法不支持缺失值。
机器之心专栏 作者：Ouyu Lan, Su Zhu, Kai Yu 为期 5 天 ICASSP 2018，已于当地时间 4 月 20 日在加拿大卡尔加里（Calgary）正式落下帷幕。ICASSP 全称 International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing（国际声学、语音与信号处理会议），是由 IEEE 主办的全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级学术会议。今年 ICASSP 的大会主题是「Signal Pro
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
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。
大数据文摘作品 编译：Chole、糖竹子、saint 经常被数据里的NaN值困扰，又不想昧着良心用均值填充？本文介绍了几种常见的数据缺失值处理方法，其中一些用到了聚类算法。 无监督学习（UL）有很多没开发的潜力。它是一门从“未标记”数据中推导一个函数来描述其隐藏结构的艺术。但首先，从数据中找到其结构是什么意思呢？ 让我们来看以下两个例子： Blobs 气泡状分布：这个简单。任何人看到这张图都会认为它是由三个不同的簇组成的。如果你对统计学非常熟悉，你可能还会猜想它由三个隐藏的高斯分布构成。对一个新的数据样本，
日前，小编亲眼目睹了RTF合并删空白页的痛苦，数百页的文档穿插着无数无规律的空白页，删一页电脑卡半分钟。既然用了小编写的宏程序，又让小编亲眼目睹了删空白页的痛苦，那么就安排了一下，来解决一下这个问题，让合并后的RTF再无空白页。
本文介绍了SAS中数据集纵向串接和横向合并的方法，包括使用DATA步、SET语句、APPEND过程、MERGE语句等方法。同时，还介绍了如何通过数据集选项IN=操作观测和更新UPDATA语句对数据集进行更改。最后，介绍了数据集的更改和更新语句的注意事项和具体操作方法。
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 ---
今天给大家介绍由美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学，流行病学和信息学系Jian Hu等人在《Nature Machine Intelligence》上发表了一篇名为“Iterative transfer learning with neural network for clustering and cell type classification in single-cell RNA-seq analysis”的文章。文中提出了一种迁移学习算法ItClust，这是一种监督的机器学习方法,该方法借鉴了现有的受监督细胞类型分类算法的思想，利用了从源数据中学到的特定细胞类型的基因表达信息，来帮助对新生成的目标数据进行聚类和细胞类型分类。通过使用不同的scRNA-seq数据进行全面的评估，发现ItClust能够显著的提高聚类和细胞类型分类的准确性。随着scRNA-seq在生物医学研究中的日益普及，未来希望ItClust将更好地利用大量现有的经过良好注释的scRNA-seq数据集，并使研究人员能够准确地对研究中的细胞进行聚类和注释。
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat
其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据. 本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理.
今日锦囊 特征锦囊：怎么用matplotlib画出漂亮的分析图表 ? Index 数据集引入 折线图 饼图 散点图 面积图 直方图 条形图 关于用matplotlib画图，先前的锦囊里有提及到，不过那
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
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
数据索引的创建有三种方式：data步骤、sql步骤、datasets步骤。 其中还是有点困惑在data与datasets的区别之上，datasets是对逻辑库中数据集进行操作的方式，而data之后是代表程序的开始。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数merge、merge_ordered、merge_asof
多标签图像识别是一项具有挑战性的计算机视觉任务。然而，目前解决这一任务的方法复杂、计算量大、缺乏直观解释 。为了能够有效地感知不同类别物体所占据的空间区域，作者提出了一个非常简单的模块，Class-Specific Residual Attention(CSRA)。首先计算一个根据特征的空间Attention Score，然后将其与类别无关的平均池化特征相结合，CSRA能够为每个类别生成 class-specific的特征。
本文简单介绍python中一些常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值处理、异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练集测试集划分、数据规范化。
在泰坦尼克号灾难中，了解乘客生存状况是一个重要而挑战性的任务。这个任务的目标是通过分析乘客的各种特征，构建预测模型，以预测一个乘客在沉船事件中是否幸存。数据集提供了关于每位乘客的多个方面的信息，如性别、年龄、客舱等级等。
假设有一个用户管理系统，其中包含两个用户列表：一个是从数据库中获取的原始用户列表，另一个是从外部API获取的新用户列表。在这种情况下，用Java函数来实现将新用户列表中的数据合并到原始用户列表中的功能。
kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力， 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。
KNN（k-nearest neighbors）又叫做K近邻，是机器学习中相对简单好理解的算法，并且它是个几乎不需要训练就可以得到预测结果的模型。
ForkJoin框架是Java并发包(java.util.concurrent)的一部分，主要用于并行计算，特别适合处理可以递归划分成许多子任务的问题，例如大数据处理、并行排序等。该框架的核心思想是将一个大任务拆分成多个小任务（Fork），然后将这些小任务的结果汇总起来（Join），从而达到并行处理的效果。
seuratObj <- RunHarmony(sce, "orig.ident")
这篇文章[1]想要解决的问题是预测一个区域短时间内的降水变化，在它之前的工作（2015年之前）还很少有采用机器学习的方法来做相关预测。由于预测的输入是时序雷达图等具有空间和时间关系的数据，因此文中提出了convolutional LSTM (ConvLSTM)模型，用这个模型可以捕获数据的时空依赖，进而提高模型的预测结果。
Pandas 是一款强大的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。在实际数据分析中，我们常常需要将不同数据源的信息整合在一起。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据合并与连接技术，帮助你更好地处理多个数据集的情况。
不是不会动心，而是不敢动心，在感情上也小心翼翼追求腔调，不愿将就，又拒绝遭遇情伤的可能，生怕姿态低入尘埃里，迷失自己。——《装腔启示录》
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法，通过学习预测目标的边界来定位。然后，为了增加检测的置信度，对边界框进行累积而不是抑制。我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务。该集成框架是ImageNet Large scale evisual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013)定位任务的获胜者，在检测和分类任务上获得了非常有竞争力的结果。在比赛后的工作中，我们为检测任务建立了一个新的技术状态。最后，我们从我们最好的模型中发布了一个名为OverFeat的特性提取器。
之前也做过聚类，只不过是用经典数据集，这次是拿的实际数据跑的结果，效果还可以，记录一下实验过程。 首先： 确保自己数据集是否都完整，不能有空值，最好也不要出现为0的值，会影响聚类的效果。 其次： 想好要用什么算法去做，K-means，层次聚类还是基于密度算法，如果对这些都不算特别深入了解，那就都尝试一下吧，我就是这样做的。 好了，简单开始讲解实验的过程吧。
神经网络诸如长短期记忆（LSTM）递归神经网络，可以很轻松地对多变量输入问题进行建模。
决策树的算法可谓是贴近我们的生活，通过下面的案例，你就会发现我们每天都在有意无意的使用着决策树算法（好厉害的样子）。 小明同学每天早上都要去学校，可步行、乘公交和坐隔壁老王叔叔的车（皮一下很开心）。
决策树的算法可谓是贴近我们的生活，通过下面的案例，你就会发现我们每天都在有意无意的使用着决策树算法（好厉害的样子）。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
本文分享论文『ConvMLP: Hierarchical Convolutional MLPs for Vision』，由 UO&UIUC 提出 ConvMLP：一个用于视觉识别的层次卷积MLP，且是一个轻量级、阶段级、具备卷积层和MLP的设计。ConvMLP在ImageNet-1k、2.4G MACs和9M参数量上达到了76.8% 的Top-1精度。
我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本，但在这些城镇中，随机样本可能不太平衡，因此会产生偏差，导致估计误差很大。
要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如：
数据集操作永远是逃不掉的问题，最简单的就是两个数据集的合并——当然不是简简单单的行列添加，按照某一主键或者某些主键合并才是最常用的。在SAS中，要熟悉的就是SET这个声明，可以用改变数据集等等。 生成新变量 这里一个比较简单的例子，就是有一个现成的数据集，我们想增加一个变量。 image.png 这样的结果就是增加了一个新的变量 image.png 行合并 这里比较类似于R里面的rbind()函数，就是直接在尾部附上后面的数据。当SET指定了两个或多个数据集的时候，可以进行这样的操作。距离如下：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
