作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱的一大科学计算库， Armadillo 因其简单易用的特性深受广大程序员和科学家的喜爱，也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。此外， Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo，作为 R 语言中的主要科学计算库，在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。除此以外，Armadillo 还在著名开源机器学习库 mlpack 中被用作主要的依赖库之一， 获得了极高的知名度。
有很多卷积神经网络文章解释了 CNN 是什么以及它的用途是什么，而本文将用 C++ 编写一个 CNN 和一个名为 mlpack 的库来对MNIST数据集进行分类。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
本文介绍在C++语言中，矩阵库Armadillo的mat、vec格式数据与计算机视觉库OpenCV的Mat格式数据相互转换的方法。
数据集可以讲述很多故事。要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。这也是培养对数据的兴趣和建立一些初始问题来尝试回答的好方法。简单地说，相关性是非常重要的。
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库，但是现在已经过了1年的时间了，我们看看现在有什么新的变化。
在这里，我想和大家简单介绍一下如何度量列联表里分类变量之间的相关性。我们可以使用“vcd”包里的assocstats(x)函数，这里x是一个列联表，示例如下：
这个并不是书籍里的章节，因为书籍中的 pandas 节奏太快了，基本都是涉及很多中高级的操作，好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程，然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门，书籍作为进阶。
首先我们通过pandas的read_.csv函数来导入两个csv然后用shape函数看看行列。
研究数据集以查看哪些变量具有相关性时，这是我首先执行的任务之一。这使我更好地了解我正在处理的数据。这也是培养对数据的兴趣并建立一些初步问题以尝试回答的好方法。
相关系数矩阵可视化已经至少有两个版本的实现了，魏太云基于base绘图系统写了corrplot包，应该说是相关这个小领域中最精美的包了，使用简单，样式丰富，只能用惊艳来形容。Kassambara的ggcorrplot基于ggplot2重写了corrplot，实现了corrplot中绝大多数的功能，但仅支持“square”和“circle”的绘图标记，样式有些单调，不过整个ggcorrplot包的代码大概300行，想学习用ggplot2来自定义绘图函数，看这个包的源代码很不错。还有部分功能相似的corrr包（在写ggcor之前完全没有看过这个包，写完之后发现在相关系数矩阵变data.frame方面惊人的相似），这个包主要在数据相关系数提取、转换上做了很多的工作，在可视化上稍显不足。ggcor的核心是为相关性分析、数据提取、转换、可视化提供一整套解决方案，目前的功能大概完成了70%，后续会根据实际需要继续扩展。
https://www.kaggle.com/greenarrow2018/santander-value-prediction-challenge
分类模型还可用于解决一些起初并不明显合适的问题。例如 Kaggle 美国专利短语匹配[1]竞赛。在这项比赛中，我们的任务是比较两个单词或短语，并根据它们是否相似、在哪个专利类别中使用等因素进行评分。如果得分为 1，则认为这两个输入词具有相同的含义；如果得分为 0，则表示它们具有完全不同的含义。例如，abatement 和 eliminating process 得分为 0.5，表示它们有些相似，但不完全相同。
在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。
在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。 关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散度 pandas numpy
Seaborn是一个用于数据可视化的Python库。它在制作静态图时很有用。它建立在matplotlib之上，并与Pandas数据结构紧密集成。它提供了几个图来表示数据。在熊猫的帮助下，我们可以创造有吸引力的情节。在本教程中，我们将说明三个创建三角形热图的示例。最后，我们将学习如何使用 Seaborn 库来创建令人惊叹的信息丰富的热图。
总之，一个机器学习框架包括如何处理数据，分析方法，分析计算，结果评估和结果利用。 一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理，还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估，以及简单易懂的结果解释和部署。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
由于最近毕业论文缠身，一直都没有太多时间和精力撰写长篇的干货，但是呢学习的的脚步不能停止，今天跟大家盘点一下R语言与Python中到的相关性分析部分的常用函数。 常用的衡量随机变量相关性的方法主要有三种： pearson相关系数；即皮尔逊相关系数，用于横向两个连续性随机变量间的相关系数。 spearman相关系数；即斯皮尔曼相关系数，用于衡量分类定序变量间的相关程度。 kendall相关系数；即肯德尔相关系数，也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。 R语言： cor cor.test corrp
排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。默认情况下，rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
klib提供了一系列非常易于应用的函数，具有合理的默认值，几乎可以用在任何DataFrame上，用于评估数据质量、获得灵感、执行数据清洗和可视化，从而更轻便、更高效的处理Python Pandas DataFrame数据。
前 言 不管你是一个研究人员，还是开发者，亦或是管理者，想要使用机器学习，需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。 机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其
-免费加入AI技术专家社群>> 摘要： 不管你是一个研究人员，还是开发者，亦或是管理者，想要使用机器学习，需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。 机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是： ·机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 ·数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响。 下面是机器学习
Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。
今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解，因此读者应该具有一定统计学基础。
近年来，由于AI领域的迅猛发展，AI这一词汇已经成为一个流行语。AI曾被称为是一个书呆子和天才的领域，但由于各种库和框架的发展，使更多的人开始了他们的AI之旅。 不知道自己应该选哪个AI框架和库？看看
题目：Feature Overcorrelation in Deep Graph Neural Networks: A New Perspective
分类，指的是根据事物特征，推测类别的过程。 特征是我们观察到的现象，或者是已知的数据。 类别是我们根据特征，将事物做分类的结果。
当数据集的数值属性具有非常大的比例差异，往往导致机器学习的算法表现不佳，当然也有极少数特例。在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常需要归一化，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但对于决策树不使用，以C4.5为例，决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征X的信息增益比，而信息增益比跟特征是否经过归一化是无关的
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源：DeepHub IMBA，编辑：数据派THU 本文约4800字，建议阅读10+分钟本文与你分享可应用于特征选择的各种技术的有用指南。 太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 “特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一些特征。本文的目的是概述一些特征选择策略： 删除未使用的列 删除具有缺失值的列 不相关的特征 低方差特征 多重共线性 特
太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。
来源：DeepHub IMBA本文约4800字，建议阅读10+分钟本文与你分享可应用于特征选择的各种技术的有用指南。 太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 “特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一些特征。本文的目的是概述一些特征选择策略： 删除未使用的列 删除具有缺失值的列 不相关的特征 低方差特征 多重共线性 特征系数 p 值 方差膨胀因子 (VIF) 基于特征重要性的特征
作者：Patrick Triest 编译：Katherine Hou、林海、Shan LIU、高宁、Yawei 比特币市场到底是如何运作的？数字加密货币（cryptocurrency）跌宕起伏的原因是什么？不同的山寨币（altcoins）市场之间是紧密联系还是各自为营？我们该如何预测接下来将发生什么？ 关于数字加密货币（如：比特币和以太坊）的文章铺天盖地，数百个自诩专家的作者各自发表着他们对比特币未来的猜想。而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如何
相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。结果的正负号分别表明正相关或负相关，数值的大小则表示相关关系的强弱程度。
想大胆尝试机器学习？这些工具可以为你处理繁重的任务。 驾驭机器学习的13种框架 在去年，机器学习以前所未有的势头进入主流。对这股潮流起到推波助澜的不单单是成本低廉的云环境和功能更强大的GPU硬件，还有
机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是：
取对数log转换可以将倾斜数据变得接近正态分布，一般是使用log(x+1)，其中加1是防止数据等于0，同时保证x是正的。
作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 这里有新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者是上述的所有原因。 Apache Spark MLl
概要：机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。 机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作
帮助 这篇文章的目的是简单介绍“如何用Python来分析数字加密货币”。我们将用简单的Python代码来检索、分析和可视化不同的数字货币数据。在这个过程中，我们将揭示一个有趣的趋势：这些不稳定的市场是
到目前为止，R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕，换句话说，大家应该已经能将数据导入R中，并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式，然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后，我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
因果推理是人类智力的标志之一。因果关系NLP领域近年来引起了人们的极大兴趣，但其主要依赖于从常识知识中发现因果关系。本研究提出了一个基准数据集(CORR2CAUSE)来测试大语言模型(LLM)的纯因果推理能力。其中CORR2CAUSE对LLM来说是一项具有挑战性的任务，有助于指导未来关于提高LLM纯粹推理能力和可推广性的研究。
【导读】机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是： 机器学习工程师构建
作者：Devendra Desale 摘要： 不管你是一个研究人员，还是开发者，亦或是管理者，想要使用机器学习，需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前流行的15个机器学习框架。 机器学习工程
本文介绍了15个流行的机器学习框架，包括Apache Singa、Amazon Machine Learning、Azure Machine Learning、Caffe、H2O、Massive Online Analysis、MLlib、Pattern、Scikit-Learn、Shogun、TensorFlow、Theano、Torch和Veles。这些框架可用于交互式工作台应用程序、嵌入式系统、Web应用程序和大型数据集处理。
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