逐步回归（Stepwise Regression）是一种逐步选择变量的回归方法，用于确定最佳的预测模型。它通过逐步添加和删除变量来优化模型的预测能力。
996 一直是互联网老生常谈的话题了，但抛开其他只谈工作本身，你有没有想过，下班晚、加班，有时候可能是因为自己工作比较低效？
本集目录为： 一、简化版SMO算法 二、LIBSVM包 1.简介 2.数据格式 3.安装 4.简单的使用方法 三、题外话 上一集介绍了SMO的算法原理，本集是《分类战车SVM》系列的最后一个，介绍如何用代码实现，给出了简化版的SMO代码，以及LIBSVM的使用方法。 前面6集可以在微信公众号“数说工作室”（搜不到就搜微信号“shushuojun”）中回复“SVM1”（开题话）、“SVM2”（线性分类）、“SVM3”（最大间隔分类器）、“SVM4”（拉格朗日对偶问题）、“SVM5”（核函数）
好在AI技术的不断成熟，想要构筑一个城市的功能分类模型已非天方夜谭。尤其是飞桨开源深度学习平台的逐步成长，也让开发者有了更多的选择。针对上述问题，2019年9月至12月，飞桨举办了首期基线挑战赛，参赛选手使用飞桨构建一个城市区域功能分类模型：对给定的地理区域，输入该区域的遥感影像和用户到访数据，最终预测10万个测试集样本的区域功能类别。
航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便，还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此，对航班延误的影响因素进行预测分析，对于航空公司、旅客和机场管理方面都具有重要意义。
分类战车SVM （附录：用Python做SVM模型） 回复“SVM”查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！） 第五话：核函数（哦，这太神奇了！） 第六话：SMO算法（像Smoke一样简单！） 附录：用Python做SVM模型 转载请注明来源 ---- 本集目录为： 一、简化版SMO算法 二、LIBSVM包 1.简介 2.数据格式 3.安装 4.简单的使用方法 三、题外话 上一集介绍了SMO的算法原理，本
变量筛选是回归建模过程关键的一步，由于变量间的相关性，必然会导致不同的筛选方法得到不同的模型。
【IT168 资讯】机器学习领域不乏算法，但众多的算法中什么是最重要的?哪种是最适合您使用的?哪些又是互补的?使用选定资源的最佳顺序是什么?今天笔者就带大家一起来分析一下。 通用的机器学习算法包括：
数据的时间是从1月1日到10月30日。 原始数据的内容包括：销售日期、发票号码、销售人、地区、商品代码、商品类型、商品大小分类、销售数量、商品单价。 在数据步里我又根据原始数据生成了另
那么四年一度的世界杯即将要在卡塔尔开幕了，对于不少热爱足球运动的球迷来说，这可是十分难得的盛宴，而对于最后大力神杯的归属，相信很多人都满怀着期待，每个人心中都有不同的答案。
Python作为一种编程语言，在人们的日常工作与生活中应用地愈加广泛，有些人将其用来做爬虫、数据分析与可视化，也有不少人用它来做机器学习与深度学习建模预测。为了避免敲打出复杂而又冗长的代码，今天小编就来和大家分享一下Python当中可以提效的三个函数方法，希望大家可以喜欢。
Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。去年，在100 TB Daytona GraySort比赛中，Spark战胜了Hadoop，它只使用了十分之一的机器，但运行速度提升了3倍。Spark也已经成为针对 PB 级别数据排序的最快的开源引擎。
数据是创造和决策的原材料，高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫，我们可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值，比如：
在Python中，filter()是一个非常有用的内置函数，它能够根据指定的函数来筛选出可迭代对象中满足条件的元素，返回一个迭代器。filter()函数的使用能够简化代码，并提高程序的可读性。本文将从入门到精通，全面介绍filter()函数的用法和相关知识点。
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型：Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型，有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL，得出误差率和变量数目的图。
Python之所以好用，是因为有大量用于科学计算的内置函数和第三方库。用好这些第三方库，可以显著提高我们编程的速度和质量。
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等，使用工具将原始数据转换为认识和知识（可视化或者模型），主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具，本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中，R和Python有很多相近的语法代码。
Python 是一种胶水语言，可以粘很多家伙，例如：Python + 网站开发、Python + 自动化测试、Python + 自动化运维、Python + AI、Python + 数据分析 ... ...
【AI 科技大本营导读】每月一次的热文推荐又又又来啦~这次我们从近 1000 篇 Python 文章进行了筛选，挑选出了 10 篇（前 1％）值得一看的文章以飨读者。
python的pandas库可以轻松的处理excel中比较难实现的筛选功能，以下简单的介绍几种利用pandas实现筛选功能方式：
本文介绍基于C++语言，遍历文件夹中的全部文件，并从中获取指定类型的文件的方法。
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
OncodriveCLUST是一款驱动基因识别软件， 主要针对功能获得性突变，即gain-of-funciton mutations进行分析，这些突变通常聚集在蛋白质的特定区域，可能是肿瘤细胞生长优势和肿瘤细胞克隆进化过程中正向选择的信号，通过对这些突变进行分析，来预测潜在的驱动基因。
在评分卡模型的构建过程中，变量选择是一个关键的步骤，而var_filter函数则是用于进行变量筛选的工具。
作者：贾胜杰，硕士，退役军人，电气工程专业，现成功转行K12领域数据挖掘工程师，不仅在数据清理、分析和预测方向，而且在自制力和高效学习方面都有丰富经验。 编辑：王老湿
前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。
原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-0-what-is-machine-learning-ad136361c618
逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归，但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割，因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法，它的输出结果表征了某个样本属于某类别的概率。逻辑回归的成功之处在于，将原本输出结果范围可以非常大的θTX 通过sigmoid函数映射到(0,1)，从而完成概率的估测。sigmoid函数图像如下图所示：
作者：石文华 编辑：田 旭 逻辑回归 1 逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归，但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割，因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法，它
Python 是一个简单易上手可读性强且功能强大的编程语言，它有一些独特的技巧和写法，可以在不影响可读性的情况下大大缩短我们的 Python 代码，让它看起来更加紧凑和高级。
内容一览：从光鲜亮丽的明星，到素装淡裹的普通人，大家都会无可避免地老去，经历形容的变化与身体机能的退化。正因为此，人们也在努力寻找延缓衰老的秘方。然而，现有的抗衰老药物总伴有一些副作用。近期，在深度学习的帮助下，《Nature Aging》上发表的一篇研究成果筛选出了高效安全的抗衰老药物，或许能让我们距离「长生不老」更进一步。
由于Python的良好生态，很多时候我们的程序只是通过调用别人写好的方法即可实现功能。
heapq的全写是heap queue，是堆队列的意思。这里的堆和队列都是数据结构，在后序的文章当中我们会详细介绍，今天只介绍heapq的用法，如果不了解heap和queue原理的同学可以忽略，我们并不会深入太多，会在之后的文章里详细阐述。
我与评价指标的首次交锋是第一次实习面试时，面试官开头就问分类任务的评价指标。我当时TP,FP,FN,TN各种组合一顿上，回答得乱七八糟。后来经历多了，发现评价指标的确是面试的高频考点。
前些日子一个喜欢买基金的老哥为怎么买基金犯愁，自己没有工具也不会技术，进基金群又怕被当韭菜收割，但不买心里又痒痒，买了十几年了，自己去选风险又比较大......
最近工作比较繁杂，经常忘事，有时候记了备忘录结果却忘记看备忘录，但是微信是每天都会看的，于是就想到写 一个基于微信的提醒系统。总体思路是将待办事项记录到在线记事本，通过建立定时任务，每天早上爬取文档中记 录的待办事项，筛选出当日需要处理的事项，并通过server酱发送到自己微信。
在前面我们分别讨论了特征工程中的特征选择与特征表达，本文我们来讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化，异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。
一部问答系统发展史就是一部人工智能发展史。早在1950年的图灵测试就提出：如果人类无法通过问答将机器和人区分开，那么这个机器就可以被认为具有智能。问答系统和人工智能有着密不可分的关系。从基于规则和结构化数据的自动问答，到基于精细设计神经网络的文本问答，再到T5[1]将一切文本任务都转化为问答，我们足以看出自动问答系统在走向机器智能的过程中的重要性。
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的，那如果想要依据某列中的不同类别（比如说不同品牌/不同性别等等）进行分类统计时，就要用到数据分组，在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/9093890.html
python中，要对列表、字典、集合进行数据筛选，最简单的方式就是用遍历，逐一对比，将符合条件的元素保存。这种方式虽然简单，但不够简洁优雅，以下用实例说明其他实现方式。 本文示例代码均用python
经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 。
爬取数据，基本都是通过网页的URL得到这个网页的源代码，根据源代码筛选出需要的信息
根据某面包店历史6个月的用户交易记录，通过RFM模型对用户分群，并建立模型预测用户的购买概率，实现对不同用户群不同购买概率的用户实行不同的发券策略，以此提升营销的准确率，实现ROI（收益与成本控制）的最大化。
写过爬虫的同学都知道，当我们想对App或者小程序进行抓包时，最常用的工具是Charles、Fiddler或者MitmProxy。但这些软件用起来非常复杂。特别是当你花了一两个小时把这些软件搞定的时候，别人只用了15分钟就已经手动把需要的数据抄写完成了。
在说指数增强之前，首先要说明什么是指数。指数在各个领域中都广为应用，是一种重要的参考指标，比如衡量经济发展水平的GDP指数、反映消费水平/通胀水平的CPI指数、反映股票市场价格水平的价格指数等等。都是将大量个体的指标通过某种规则进行合成，用来反映整体的情况。
机器学习，众所周知，对于改善基于正则的流量检测的误报、无法应对未知攻击的现状将起到关键性的作用。本文旨在简述当前接触到的基于机器学习的web异常检测应用以及对应产生的一次实践的经验。 对于异常流量，其中一个较为有效的做法是建立白样本的模型，过滤后剩下的都是异常样本 这个方法也是比较符合逻辑以及事实的，因为正常流量总是极其相似的，而异常的流量却是各种不同。 再者，只收集白样本的确实比同时收集黑白样本来得容易，因为我们所获得的流量基本上都是正常的白样本流量，攻击样本流量所占比例是很小的，采用监督学习（即给黑白样本打标签，让机器学习模型识别是正常还是异常），采集成本过高，单分类模型只需要采集白样本，且允许一定量的误差样本存在，使得我们可以很容易地收集到训练样本。正如吴恩达在机器学习课上提到的——“一个模型的好坏往往不是取决于算法，而是很大程度上取决于数据”。 我们的目标是首先将异常访问从日志中剥离出来，标记为异常流量，然后后期目标再是对异常流量进行攻击分类统计。最后，我们的愿景是从攻击中溯源，检测出是否被成功入侵等等。 万事开头难。按照我们的初级目标，我们首先了解一下现在常见的各类异常检测模型，再来进行分析、选择。 笔者也是刚接触机器学习不久，旨在与大家交流心得体会，不正之处还请斧正，也算是实习三个月这方面的一次总结。
在目前Instagram大约10亿用户中，超过一半的人每月都通过Instagram Explore来搜索视频、图片、直播和各种文章。可以预见，为这些用户构建服务基础的推荐引擎，需要负责整理上传到Instagram的数十亿条内容，这是个工程上的大难题，尤其是这些内容还是实时生成的。
大家好，今天和大家分享的是2020年7月发表在Neuro-Oncology（IF=10.247）上的一篇文章：“A Molecular Signature associated with prolonged survival in Glioblastoma patients treated with Regorafenib”。作者通过简单的生存分析筛选了REGOMA试验中与不同药物疗效差异相关的mRNA与miRNA并探讨了二者在转录后调控的关联，又进一步分析了与接受Regorafenib治疗的患者预后相关的分子通路。
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