机器学习将数据拟合到数学模型中来获得结论或者做出预测。这些模型吸纳特征作为输入。特征就是原始数据某方面的数学表现。在机器学习流水线中特征位于数据和模型之间。特征工程是一项从数据中提取特征，然后转换成适合机器学习模型的格式的艺术。这是机器学习流水线关键的一步，因为正确的特征可以减轻建模的难度，并因此使流水线能输出更高质量的结果。从业者们认为构建机器学习流水线的绝大多数时间都花在特征工程和数据清洗上。然后，尽管它很重要，这个话题却很少单独讨论。也许是因为正确的特征只能在模型和数据的背景中定义。由于数据和模型如此多样化，所以很难概括项目中特征工程的实践。
皮查伊说：“面部识别调节可以立竿见影，但也许我们需要等待一段时间才能真正考虑它的使用方式。”。他表示，支持欧盟委员会（European Commission）在布鲁塞尔考虑的五年暂停计划。本周晚些时候，在戴维斯举行的世界经济论坛（World Economic Forum）上，他表示支持对人工智能的监管，同时强调人工智能需要习惯才能变得更好。
数据科学工程的目标是向那些仅对数据内在本质感兴趣的人展示这些数据的含义。要达到这个目标，数据科学家/机器学习工程师要遵循若干个步骤。对于更精确地建立机器学习模型来说，数据预处理（清洗，格式化，缩放，正规化）和多种图表的数据可视化是两个非常重要的步骤。
向量表示是机器学习生态系统中的一个关键概念。无论进行什么样的任务，我们总是试图训练找所掌握的数据的意义而机器学中通常使用数字向量来对数据进行描述，发现隐藏的行为，产生有价值的见解。
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根据Coincub的研究，世界上对加密货币最友好的国家已经揭晓—德国和美国并列第一，但原因却截然不同。
由O'Reilly Media,Inc.出版的《Feature Engineering for Machine Learning》（国内译作《精通特征工程》）一书，可以说是特征工程的宝典，本文在知名开源apachecn组织翻译的英文版基础上，将原文修改成jupyter notebook格式，并增加和修改了部分代码，测试全部通过。这个资料可以说是特征工程的宝典，值得推荐。
如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文[1]通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
数据馈送机器学习模型，越多越好，对吗？好吧，有时数字数据不太适合提取，因此，本文将介绍多种方法，可以将原始数字转换为更可口的东西。
咳咳，进入正题，之前我写过“矢量数据来源”和常见的栅格数据来源的推文（点击图片可直接跳转）
在深入研究特征工程之前，让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此，让我们从数据和模型等基本概念入手。
链接：https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/ManifoldLearning/DimensionalityReduction_DataVisualizing
Abs(number) 取得数值的绝对值。 Asc(String) 取得字符串表达式的第一个字符ASCII 码。 Atn(number) 取得一个角度的反正切值。 CallByName (object, procname, usecalltype,[args()]) 执行一个对象的方法、设定或传回对象的属性。 CBool(expression) 转换表达式为Boolean 型态。 CByte(expression) 转换表达式为Byte 型态。 CChar(expression) 转换表达式为字符型态。 CDate(expression) 转换表达式为Date 型态。 CDbl(expression) 转换表达式为Double 型态。 CDec(expression) 转换表达式为Decimal 型态。 CInt(expression) 转换表达式为Integer 型态。 CLng(expression) 转换表达式为Long 型态。 CObj(expression) 转换表达式为Object 型态。 CShort(expression) 转换表达式为Short 型态。 CSng(expression) 转换表达式为Single 型态。 CStr(expression) 转换表达式为String 型态。 Choose (index, choice-1[, choice-2, ... [, choice-n]]) 以索引值来选择并传回所设定的参数。 Chr(charcode) 以ASCII 码来取得字符内容。 Close(filenumberlist) 结束使用Open 开启的档案。 Cos(number) 取得一个角度的余弦值。 Ctype(expression, typename) 转换表达式的型态。 DateAdd(dateinterval, number, datetime) 对日期或时间作加减。 DateDiff(dateinterval, date1, date2) 计算两个日期或时间间的差值。 DatePart (dateinterval, date) 依接收的日期或时间参数传回年、月、日或时间。 DateSerial(year, month, day) 将接收的参数合并为一个只有日期的Date 型态的数据。 DateValue(datetime) 取得符合国别设定样式的日期值，并包含时间。 Day(datetime) 依接收的日期参数传回日。 Eof(filenumber) 当抵达一个被开启的档案结尾时会传回True。 Exp(number) 依接收的参数传回e 的次方值。 FileDateTime(pathname) 传回档案建立时的日期、时间。 FileLen(pathname) 传回档案的长度，单位是Byte。 Filter(sourcearray, match[, include[, compare]]) 搜寻字符串数组中的指定字符串，凡是数组元素中含有指定字符串，会将它们结合成新的字符串数组并传回。若是要传回不含指定字符串的数组元素，则include 参数设为False。compare 参数则是设定搜寻时是否区分大小写，此时只要给TextCompare 常数或1 即可。 Fix(number) 去掉参数的小数部分并传回。 Format(expression[, style[, firstdayofweek[, firstweekofyear]]]) 将日期、时间和数值资料转为每个国家都可以接受的格式。 FormatCurrency(expression[,numdigitsafterdecimal [,includeleadingdigit]]) 将数值输出为金额型态。numdigitsafterdecimal 参数为小数字数，includeleadingdigit 参数为当整数为0 时是否补至整数字数。 FormatDateTime(date[,namedformat]) 传回格式化的日期或时间数据。 FormatNumber(expression[,numdigitsafterdecimal [,includeleadingdigit]]) 传回格式化的数值数据。Numdigitsafterdecimal 参数为小数字数，includeleadingdigit 参数为当整数为0 时是否补至整数字数。 FormatPercent(expression[,numdigitsafterdecimal [,includeleadingdigit]]) 传回转换为百分比格式的数值数据。n
如果把AI算法用来做个性化推荐，那么算法和被推荐对象会是一种 “相互取悦” 的关系，被推荐者一定希望推荐给他的是他需要的（在隐私保护做的好的前提下），算法也努力试图去计算出被推荐者真正需要的东西，二者是同向而行，或者至少，被推荐对象不会躲着AI走（推荐给我不需要的东西，什么心态？）。 但是算法用来做安全对抗就完全不一样了，算法努力计算出攻击者画像、预测出攻击者的行为，而攻击者则努力规避算法的计算，试图通过各种方式绕开AI的猜测，于是变成了一场对抗。 这是AI算法应用在信息安全的客观情况，包括网络入侵、帐号
算法：GaussianRandomProjection是将原始输入空间投影到随机生成的矩阵的降维方法。
mnist数据集其实是机器学习的一个入门数据集，其训练集有60000张0-9的数字，测试集有10000张0-9的手写数字
当您的数据包含地理信息时，丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。
参与 | 鸽子，Shawn 今日，苹果再次更新其博客，这次的内容主打手写识别，而且是对汉字的手写识别。是不是挺好奇的，先来看看这篇论文的简介： 对由30000字符构成的大型汉字字符库进行实时手写汉字识别 随着智能手机、平板电脑和可穿戴设备（如智能手表）的普及，手写识别技术变得愈发重要。但是如果想在这些移动设备上实现汉字手写识别，就必须解决一些特有的问题，因为汉字识别需要有巨大的符号数据库。本论文阐述了我们如何解决这些问题，在iPhone、iPad和Apple Watch（手写模式）上实现了手写汉字的实
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
转自|造就（xingshu100） 车品觉，阿里巴巴集团副总裁 我用了二十几年的时间才知道，原来算命和风水是中国社会里最大的骗局，就是用一个非常小的样本数据，来试图判断每一个人未来的命运。这是不可能的。还好的是，在我三十多岁时认识了一个新的朋友，它叫数据。 我开始爱上了数据，爱上数据所能带给我们的洞察力。我们做的事就是提供工具、提供数据，让懂商业的人去使用。应用的无限化，信息的无限化，将会导致人类智能化。 未来没有一个国家不是数据国家，未来没有一家公司不是数据公司，未来没有一个人不是机器人。 演讲全文 大家
数据预处理是机器学习生命周期的非常重要的一个部分。特征工程又是数据预处理的一个重要组成， 最常见的特征工程有以下一些方法：
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将介绍Fashion-MNIST数据集。
主要依据爆红GITHUB的百日入门机器学习项目，跟进学习；原文展示的python代码部分进行学习，额外会尝试使用R解决，希望能少弃一些章节。 Github原链接https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%201_Data%20PreProcessing.md。 本次主要进行机器学习的入门，内容比较基础。
图片这是ShowMeAI周刊的第6期。聚焦AI领域本周热点，及其在各圈层泛起的涟漪；关注AI技术进步，并提供我们的商业洞察。欢迎关注与订阅！ | 👀日报&周刊合辑 图片⌛ 独立开发者案例：每周只工作4小时，独立开发者打造月入数万美金的歌词网站图片创业一定需要 007 把事件都投入到辛勤的工作中吗吗？未必哦~🌏Directlyrics 是一个歌词网站，发布十年间，每个月都能从谷歌吸引数百万访问者。网站的盈利方式是广告，平均每个月收入在4-5万美金，最高达到过10万美金。但是网站维护成本很低，只需要 Tim F
说明：有同学私信问到，为什么TCP在高时延和丢包的网络中传输效率差? Google可以搜到很多的信息，这里转译了部分IBM Aspera fasp技术白皮书的第一章节内容，作为参考。 在这个数字世界中
在这个字符串 python 程序中，我们需要计算一个字符串中的字符和单词数。让我们检查一个例子“我爱我的国家”在这个字符串中，我们的字数为 4，字符数为 17。
我们经常使用的一个关系性指标是相关性。通过可以利用数据框架和绘图来帮助探索相关关系。
Figma 也提供了 REST API 接口获取设计稿的图形树结构，且大多数属性和 fig 文件的相同，文档说明也更详细。
本译文自EROGOL 在 http://www.erogol.com 发表的 ML WORK-FLOW (Part2) - Data Preprocessing ，文中版权、图像代码的数据均归作者所有
本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。
大约 80% 的 Web 应用程序由 PHP 提供支持。类似地，SQL 也是如此。PHP 5.5 版本之前，我们有用于访问 MySQL 数据库的 mysql_ 命令，但由于安全性不足，它们最终被弃用。
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域，它应用广泛，如推荐系统，文本分析，图像识别，语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情，所以我打算集大家之长，开通一个“Python快速实战机器学习”系列，用Python代码实践机器学习里面的算法，旨在理论和实践同时进行，快速掌握知识。
最近，一位日本小哥武田广正（音译）就在1990年的电脑PC-9801上实现了CNN来识别手写字符。
前几天跟同事聊到最近在看什么小说，想起之前看过一篇文章说的是网络十大水文，就想把起点上的小说信息爬一下，搞点可视化数据看看。这段时间正在看爬虫框架-pyspider，觉得这种网站用框架还是很方便的，所以今天就给大家带来这篇---起点中文网小说爬取。可视化我们放到下一集。
MNIST是一个非常经典的手写数字数据集，由美国国家标准与技术研究所（NIST）在20世纪80年代整理和标注。这个数据集包含了一系列0到9的手写数字图像，用于机器学习中的图像分类任务。MNIST数据集被广泛应用于训练和验证机器学习模型的性能。
这周我和同事老诸继续上周的工作，完善项目代码的参数检查和内存释放。每修改完一个项目代码，我们会进行常规场景的简单自测。测试通过，基本说明修改的代码没有问题。测试通不过，review代码，相互检查，及时发现代码遗漏之处。其实测出bug并不可怕，查看log或者dmp文件，在git上对比改动点，很快就能够定位到问题。
数据处理是根据数据分析目的，将收集到的数据，用适当的处理方法进行加工、整理，形成适合数据分析的要求样式，它是数据分析前必不可少的工作，并且在整个数据分析工作量中占据了大部分比例。数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。在进行数据处理之前，先要了解数据变量。
数据的归一化是数据预处理中重要的的一步，很多种方法都可以被称作数据的归一化，例如简单的去除小数位，而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助，例如 z-score 归一化。
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 数据的归一化是数据预处理中重要的的一步，很多种方法都可以被称作数据的归一化，例如简单的去除小数位，而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助，例如 z-score 归一化。 所以本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 Decimal place normalization Data type normalization Formatting normalization (date
殷剑锋：非常荣幸能够在这里跟大家分享我们最近的一点研究心得。 现在，互联网金融是非常时髦的词汇，从年初开始，我们一直在跟踪研究，研究来研究去，反正就那点内容，整个思路在其他场合也说过。我的题目是“互联网金融，究竟是互联网金融还是大数据金融”。 互联网金融有三种主要形式：第一，从电子商务中诞生的金融业务；第二，基于网络平台的筹资和融资模式；第三，互联网是一种金融产品的销售渠道，我们称之为网上金融超市。 第一种模式，基于电子支付的，从电子商务进入金融行业，以阿里为典型，阿里能够做金融，其中很重要的
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析
作者：Mintimate 博客：https://www.mintimate.cn Mintimate's Blog，只为与你分享 字数统计.png 统计字数/字符 平时，在写一些报告时，需要统计字数；亦或者，我们在填写一些信息，有字数要求。这个时候，大部分人会打开Word，进行字数统计。这样效率过低，且无法模块化移植。（而且macOS启动Microsoft Word挺慢的😪……） 本次给大家介绍，如何使用JavaScrip前端统计输入内容所包含的字符和字数。稍微美化一下，放到服务器里，以后统计文字字数就不用
在本教程中，我们将使用着名的鸢尾花数据集。鸢尾花数据包含 150 种鸢尾花的四个测量值，以及它的品种。 我们将使用支持向量分类器来预测鸢尾花的品种。
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