翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
我知道您很想知道这个“ f”实际上是什么。我们很快就知道了。我可以立即告诉您的一件事是，无论您对机器学习的熟悉程度如何，理解“ f”一词都会帮助您理解大多数机器学习的作用。
也许最令人惊讶的是：使用相同的超参数和 10 个不同的随机种子运行相同的算法 10 次，其中 5 个种子的表现做平均和另外 5 个种子做平均，得到的两条学习曲线仿佛是来自两个不同的统计分布的。然后，他们展示了这样一个表格：
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而
本文探讨了如何使用向量自回归模型（VAR）进行时间序列预测，并提出了基于矩阵分解和并行计算的优化方法。首先，介绍了VAR模型的基本原理和常见应用。然后，详细阐述了如何利用基于优化的方法来找到最佳参数，并使用QR分解来加速计算。最后，探讨了如何进一步改进VAR模型以增强其性能和灵活性。
摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
了解我们如何为 PostgreSQL 配备高级索引技术，使其与其他专门的向量数据库（如 Pinecone）一样快。
在某些分布假设下，某些机器学习模型被设计为最佳工作。因此，了解我们正在使用哪个发行版可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。
精度函数创建两个局部变量total和count，用于计算预测与标签匹配的频率。这个频率最终作为精确度返回:一个幂等运算，简单地将total除以count。为了估计数据流上的度量，函数创建一个update_op操作，更新这些变量并返回精度。在内部，is_correct操作使用元素1.0计算张量，其中预测和标签的对应元素匹配，否则计算0.0。然后update_op用权值和is_correct乘积的约简和递增total，它用权值和的约简和递增count。如果权值为空，则权值默认为1。使用0的权重来屏蔽值。
开始我的数据分析冒险之旅，我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数。
在本文中，首先简要解释一下 混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，然后将使用Python 代码构建 MDN 模型，最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。
到目前为止介绍的静态时序分析技术是确定性的，因为分析基于的是设计中所有时序弧的固定延迟。每个时序弧的延迟都是根据工作条件以及工艺和互连模型计算得出的，尽管可能存在多个模式和多个角，但给定情况下的时序路径延迟是可以明确获得的。
AI 研习社按：在机器学习和深度强化学习研究中，可重复性成为了最近最为热门、最常被人诟病的话题之一。复现一篇基于强化学习的文章远比想象的难，具体分析可参照《lessons learned from reproducing a deep RL paper》（http://amid.fish/reproducing-deep-rl）。
AI 科技评论按：在机器学习和深度强化学习研究中，可重复性成为了最近最为热门、最常被人诟病的话题之一。复现一篇基于强化学习的文章远比想象的难，具体分析可参照《lessons learned from reproducing a deep RL paper》（http://amid.fish/reproducing-deep-rl）。
获取字符数是一个有用的实用程序，在许多情况下都很有用，我们可以使用它来获取空格数和随后的单词数，或者这可用于获取字符串中某个分隔符的计数。
在本章中，我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后，我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成（伪）随机数，以及如何根据特定概率分布生成样本。最后，我们将通过研究涵盖随机过程和贝叶斯技术的一些高级主题，并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来估计简单模型的参数来结束本章。
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”，是因为与线性回归不同，它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设，即最能代表数据的函数是单调的，而不是线性的（是的，线性也是单调的，反之亦然）。
在学习贝叶斯计算的解马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟时，最简单的方法是使用PyMC3，构建模型，调用Metropolis优化器。但是使用别人的包我们并不真正理解发生了什么，所以本文通过手写Metropolis-Hastings来深入的理解MCMC的过程，再次强调我们自己实现该方法并不是并不是为了造轮子，而是为了更好的通过代码理解该概念。
【导读】10月26日，深度学习元老Geoffrey Hinton和他的团队NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》在arxiv上发表，介
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
编译 | 陈彩娴 近日，DeepMind 与 Google Research 团队共同发布了一项工作，用神经网络与机器学习方法来解决混合整数规划（MIP）问题！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.13349.pdf 在解决现实中遇到的大规模混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP）实例时，MIP 求解器要借助一系列复杂的、经过数十年研究而开发的启发式算法，而机器学习可以使用数据中实例之间的共享结构，从数据中自动构建更好的启发式算法。 在这篇工
原文链接：https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/100703311
情感分析是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式，情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息。 最简单的情感分析方法是利用词语的正负属性来判定。句子中的每个单词都有一个得分，乐观的单词得分为 +1，悲观的单词则为 -1。然后我们对句子中所有单词得分进行加总求和得到一个最终的情
量子退火器是一类可以帮助解决NP-hard和NP-complete问题的量子计算机。下面是一个对社交网络、推荐系统等具有实际意义的例子。
本文简要介绍了一种简单的状态转移模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型拟合时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
如果你想给专业开发人员留下深刻印象，你会怎么做？很简单：用简单的逻辑和尽可能少的代码来解决一个复杂的问题。随着 ES6 箭头函数的引入，可以创建看起来优雅和简单的单行代码。
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
本文作者 Saurav Kaushik 是数据科学爱好者，还有一年他就从新德里 MAIT 毕业了，喜欢使用机器学习和分析来解决复杂的数据问题。看看以下40道题目，测试下你能答对多少。 作者 | Saurav Kaushik 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 介绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程
无监督学习是机器学习的另一大分支，与监督学习不同，无监督学习的数据集中没有数据标签，因此无法像监督学习的分类和回归问题那样学习对应标签的数据特征，无监督学习只能通过算法分析数据间的相似性来对数据进行聚类分析，今天我们就来看一下两大聚类算法：K-means聚类和分层聚类。
在本章中，我们将介绍基本的机器学习概念，即 ，前提是您具有一些统计学习和概率论的基本知识 。 您将了解机器学习技术的使用以及逻辑过程，这些逻辑过程将增进我们对数据集的性质和属性的了解。 整个过程的目的是建立可支持业务决策的描述性和预测性模型。
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如何理解这句简单的话呢？给定一组数据，我们来计算不同的统计量，看看自由度的变化。这些数据分别为 1 2 4 6 8. 5个数。
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！（关注
前些年的段子里，总有一些主考官的思想格局打不开，抛出这样的问题：让我在10秒钟内记住你。于是就有了，被打耳光的，被亲的，被扒衣服的，摔手机的······但作为程序员，要怎么用代码震惊的别人呢？
AVG返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。 如果expression是DOUBLE类型，AVG返回DOUBLE; 否则，它返回NUMERIC。
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
今天给大家介绍的是来自蒙特利尔算法研究所、克莱姆森大学等联合发表在ICML2020上的文章。在本文中，作者针对目前新型化学结构的生成方法不能确保所提出的分子结构的合成可及性，也不能提供所提出的小分子的合成路线这一问题，提出了一种用于新药设计的强化学习机制:正向合成的策略梯度，简称为PGFS。
移位寄存器是LabVIEW循环结构中很常用的一个小技巧，选中while循环框体，右击边框即可创建添加移位寄存器，如下图所示：
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
由于在现实世界中物体的固有长尾分布，我们不太可能通过为每个类别提供许多视觉示例来训练一个目标识别器/检测器。我们必须在目标类别之间共享视觉知识，以便在很少或没有训练示例的情况下进行学习。在本文中，我们证明了局部目标相似信息(即类别对是相似的还是不同的)是一个非常有用的线索，可以将不同的类别联系在一起，从而实现有效的知识转移。关键洞见:给定一组相似的目标类别和一组不同的类别，一个好的目标模型应该对来自相似类别的示例的响应比来自不同类别的示例的响应更强烈。为了利用这种依赖于类别的相似度正则化，我们开发了一个正则化的核机器算法来训练训练样本很少或没有训练样本的类别的核分类器。我们还采用了最先进的目标检测器来编码对象相似性约束。我们对来自Labelme数据集的数百个类别进行的实验表明，我们的正则化内核分类器可以显著改进目标分类。我们还在PASCAL VOC 2007基准数据集上评估了改进的目标检测器。
最常用的两种统计量度是平均值和中位数。两种度量均指示分布的中心值，即预期大多数数据点所处的值。但是，在许多应用程序中，考虑到手头的数据，考虑两种方法中的哪一种更为合适是很有用的。在这篇文章中，我们将研究这两个数量之间的差异，并提供建议。
器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
将价格动态转换为收益（2），用几何时间序列（4）计算期望收益（3），而不是算术平均（收益率的波动越大，算术平均和几何平均之间的差异越大）。
Improving Deep Learning For Airbnb Search（KDD20)
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 混合整数规划（MIP）是一类 NP 困难问题，来自 DeepMind、谷歌的一项研究表明，用神经网络与机器学习方法可以解决混合整数规划问题。 混合整数规划（Mixed Integer Program, MIP）是一类 NP 困难问题，旨在最小化受限于线性约束的线性目标，其中部分或所有变量被约束为整数值。混合整数规划的形式如下： MIP 已经在产能规划、资源分配和装箱等一系列问题中得到广泛应用。人们在研究和工程上的大量努力也研发出了 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 X
IoU测量两个区域之间的重叠程度，在目标检测中衡量预测结果和标签(真实的目标边界)之间的重叠程度。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类，并且有详细的例子说明。Excel函数分类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类，今天将继续分享其余三类：逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
机器学习中，有一个称为“ No Free Lunch ”的定理。简单来说，与监督学习特别相关的这个定理，它指出没有万能算法，就是用一个算法能很好地解决每个问题。
当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。例如，对于连续结果Y和连续协变量X，可能是Y的期望值是X和X ^ 2的线性函数，而不是X的线性函数。一种简单但通常有效的方法是简单地查看Y对X的散点图，以直观地评估。
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