在实际分类场景中，经常会遇到类似这样的问题：只有标记了的正样本，和未标记的样本。比如金融风控场景，有一部分用户被标记为欺诈用户，剩下的用户未被标记，虽然这其中大多数信用良好，但仍有少量可能为欺诈用户。虽然为了方便操作，可以将未标记的样本都作为负样本进行训练，但会降低准确度，如何辨别未标记样本中的正负样本，提升模型准确度，就成为一个值得思考的问题。PU-learning算法于2002年提出，最早用来解决文本分类问题，并延伸到基因识别、反欺诈等诸多领域，是解决样本未标记问题的利器，本文将对此算法进行介绍，并通过R语言进行实例演示。
2016年，我国员工离职率达到20.1%，一线城市22.4%，意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高，达到25.1%，其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利，那么将大数据运用于员工离职预测，帮助企业制定策略、留住人才，势在必行，必定大有可为。
Python有一些使用案例，R也是如此。使用它们的场景各不相同。 更常见的是环境以及客户或雇主的需求决定了Python和R之间的选择。许多事情在Python中都比较容易。 但R也在您的开发工具包中占有一席之地。
选自Medium 作者：Sagar Howal 机器之心编译 参与：路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
trainControl中可以设置重采样的参数，指定boot\boot632\cv\repeatdcv\LOOCV\LGOCV\non\oob\adaptive_cv\adaptive_boot\adaptive_LGOCV等。
要介绍朴素贝叶斯（naive bayes）分类器，就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论：
Here is a list of components that are needed for the successful machine learning research and development, and examples of popular libraries and tools of the type:
你不需要任何数学知识就可以跟着我。只要高中数学和一点python编程经验就足够了！我会带你走过每一步，制作和训练你的第一个模型。
支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计
发现type为C-classification和radial 及 linear等时error最低
从Gene Expression Omnibus数据中收集5个结肠癌样本微阵列数据和癌症基因组图谱（TCGA）。在预处理之后，GSE17537中的数据是使用用于微阵列数据的线性模型（LIMMA）方法鉴定差异表达基因（DEGs）。 DEG进一步进行了基于PPI网络的社区评分和支持向量机（SVM）。然后使用SVM和Cox回归分析通过四个数据集GSE38832，GSE17538，GSE28814和TCGA验证。
我曾经认为花几个小时来预处理数据是数据科学中最有价值的事情。这是我还作为一个初学者时的误解。现在，我意识到，能向一个对机器学习或其他领域的行话不太了解的外行解释你的预测和模型才更有意义。
简单安装几个R软件包，你就直接在自己电脑上打造出一个文本分类器，用进行机器来评估人类写作。 本文是一篇极简的上手教程，它想用清晰明了的步骤告诉读者，机器学习不神秘，关键是动手！仅需七步，你也一样能“作诗”，完全无需像曹子建那样“才高八斗”。 作者 | Fedor Karmanov 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | Joe，波波 在本教程中，我们将用到大量的R软件包，以快速实现一个用于亚马逊评论数据的分类器算法。该分类器能以极高的准确度来判断一个评论是正面的还是负面的。 为了明确
今天给大家演示下R语言做支持向量机的例子，并且比较下在不进行调参的默认情况下，4种核函数的表现情况。分别是：线性核，多项式核，高斯径向基核，sigmoid核。
为什么要用 Python 呢？ 我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。 glm, knn, randomForest, e1071 -> scikit-learn R 语言的一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应的软件包，这大大提升了用户的学习成本。Python 中的scikit-le
我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。
这个数据集和书中的略有区别，不过应该是包含的关系，这个数据的样本更多，应该不影响的。扩展：split函数完成训练和测试的划分
索性就把各种其它机器学习算法都演示一遍吧，接下来是支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，五年前我就在咱们生信技能树公众号分享过它的用法，见：一文掌握SVM用法（基于R语言） ，如果要完全理解SVM原理及算法，还需要理解 线性回归，最小二乘法，逻辑回归，线性分类器，线性可分，核函数，损失函数。。。。。。
这种学习方法基于条件概率，也就是通过已经给定的东西来推断一件事情的发生可能性。朴素贝叶斯应用了贝叶斯定理和朴素独立性假设。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统
机器学习 R语言有很多包可以做机器学习（Machine Learning）的任务。机器学习的任务主要有有监督的学习方式和无监督的学习方式。 有监督学习：在正确结果指导下的学习方式，若是正确结果是定性的，属于分类问题；若正确结果是定量的，属于回归问题。 无监督学习：在没有正确结果指导下的学习方式，例如：聚类分析、降维处理等 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，这族分类器
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)
首先有一些背景知识需要了解（特别是一些算法），但是我的理解方法特别粗暴，不知道Jimmy老师会不会打我。当然了，如果是原始的CIBERSORT R脚本 https://rdrr.io/github/singha53/amritr/src/R/supportFunc_cibersort.R 其实懂得使用即可。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第六篇——对建筑年代深度学习模型的进行评价，我们首先会通过对测试数据集的预测来展示模型的预测能力，其中，我们会介绍对模型进行评估的几种方法，包括混淆矩阵、召回率 (Recall)、精确度 (Precision)、F1分数 (F1 Score)，然后，我们会利用类激活映射（Class Activation Mapping，简称 CAM）查看模型关注哪些方面，最后从空间上观察建筑年代的预测结果在空间上的表现。
#玩转大数据#利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维
无论你是成熟的公司，还是想要推出一个新服务，都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义并学习是自然语言处理(NLP)研究的一个课题。 NLP每天都会产生新的令人兴奋的结
当下人工智能可谓火热，很多行业在陆续接入相关的功能以及服务。可是大家想不想在R语言中实践下呢？ 想不想我都要讲一下，供想实践的参考吧。
WiDS数据马拉松由女性数据科学工作者与她们的伙伴联合发起，她们面临的挑战是需要建立一个模型，来预测一批卫星图像中存在油棕人工林种植园的情况。
tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。
有监督学习基于一组包含预测变量和输出变量的样本单元。将全部数据分为一个训练数据集和一个验证数据集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。
在可解释机器学习领域，不能仅仅满足于简单地训练模型获得预测。为了工作能更有意义并或得更好的结果，我们应该深入探寻和研究我们的模型。除此之外，算法的约束条件和偏置在也能在后续操作模型时得到清晰的认识。
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。目前使用广泛的SVM实现工具是libsvm，其不仅集成在很多统计软件例如R，PYTHON等，还可以直接在Linux以及Windows下运行。
对于二元分类，分类器输出一个实值分数，然后通过对该值进行阈值的区分产生二元的相应。例如，逻辑回归输出一个概率(一个介于0.0和1.0之间的值);得分等于或高于0.5的观察结果产生正输出(许多其他模型默认使用0.5阈值)。
pytorch的windoows下安装 Step1：通过百度云下载安装包 Amazon Cloud(py36)或者百度云(py36)或百度云(py35) Step2：构建虚拟环境（打开CMD命令提示符窗口，输入下列命令） conda create -n test python=3.6 activate test Step3：安装相应的包 conda install numpy mkl cffi conda install --offline path/to/tar/pytorch-0.1.12-py3X_0
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标
决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3，C4.5，随机森林和CART。其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性；相反，C4.5则主要对可选值少的属性具有一定的偏向性。最终便设计了CART算法来中和这两个极端。CART在特征选取的时候引入了基尼指数，此指数主要是数据纯度的度量方法。所谓数据纯度，就其表面意思便是指的通过特征选择获取的分类结果的纯度情况。当然还有其它的纯度评价函数，那就是信息增益，这个参数可以度量某个特征对分类结果影像的大小，从而确定可以使得模型得到高纯度分类结果的特征属性。接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。实现的包不止一个，包括rpat，party等。我们今天主要介绍party的使用。首先看下包的安装：
选自Springboard 作者：Jose Portilla 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 本教程的代码和数据来自于 Springboard 的博客教程。本文的作者为 Jose Portilla，他是网络教育平台 Udemy 一门数据科学类课程的讲师。 GitHub 链接：https://github.com/Rogerh91/Springboard-Blog-Tutorials/blob/master/Neural%20Networks%20/JMPortilla_SpringBoard_Bl
因为表达矩阵通常是bulk转录组测序，也就是说本来就是肿瘤细胞以及其肿瘤微环境的各种其他细胞组合而成，同理我们应该是可以根据表达量推断出来他们的细胞组分，当然，这个就需要算法上面的突破啦，下面我们就介绍一些相关方向的进展。
来源：Deephub IMBA 本文约3500字，建议阅读7分钟 我们将展示如何从二元分类器中选择最佳阈值。 对于二元分类，分类器输出一个实值分数，然后通过对该值进行阈值的区分产生二元的相应。例如，逻辑回归输出一个概率(一个介于0.0和1.0之间的值);得分等于或高于0.5的观察结果产生正输出(许多其他模型默认使用0.5阈值)。 但是使用默认的0.5阈值是不理想的。在本文中，我将展示如何从二元分类器中选择最佳阈值。本文将使用Ploomber并行执行我们的实验，并使用sklearn-evaluation生成图
在上一篇“数据挖掘: R, Python,Machine Learning,一起学起来!”中，我们介绍了用R进行线性回归的例子。 这次我们来看看，同样一份简单的无噪声数据，用线性模型和支持向量模型分别进行回归，得出的结果是否一致。 数据我们仍然用上次的y = x + 2的那份lrdata_1.csv。要用SVR模型，我们需要安装一个新的package —— e1071。 打开R后操作如下： > install.packages("e1071", dep = TRUE) > library(e1071) >
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时，将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站，模型将对皮肤病变进行分类。
一年一度的秋招已经打响了发令枪，从去年的薪酬排行来看，算法工程师和数据分析等工作排在前列，很多相关专业的学生一直在自学一些网络上的公开课并阅读一些专业书籍，比如“西瓜书”、“花书”等，如果你现在仍然什么也没有准备的话，然而还想从事数据科学领域这个似乎令人望而生畏的工作话，现在就要抓紧补补相关的知识了。在这里要提示一点，自我完善的知识不要局限于数据分析相关的知识，还要额外补充下相关领域的知识。另外，简历上展示个人技能的最佳方式是使用技能组合的形式，这样能让雇主相信你可以使用你已经学习的技能。为了展示这些技能，以下是你应该着重补充的5种数据科学项目组合类型：
Women in Data Science 与合作伙伴共同发起了 WiDS 数据马拉松竞赛（WiDS datathon）。赛题是创建一个能够预测卫星图像上油棕种植园存在情况的模型。
我给你写了一篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？》，为你讲解了 Tensorflow 2.0 处理结构化数据的分类。
回归问题中常用的损失函数，在线性回归中，可以通过极大似然估计（MLE）推导。计算的是预测值与真实值之间距离的平方和。实际更常用的是均方误差（Mean Squared Error-MSE）：
The Women in Data Science组织与她们的合作伙伴共同发起了 WiDS Datathon 的活动。这个活动的挑战在于，你需要建立一个预测卫星图像中油棕种植园存在的模型。Planet and Figure Eight慷慨地提供了地球卫星最近拍摄的卫星图像的注释数据集。数据集图像具有3米的空间分辨率，每个图像都基于图像中存在的油棕种植园进行标记（0表示无种植园，1表示有种植园）。任务是训练一个模型，该模型将卫星图像作为输入，并输出包含油棕种植园的图像可能性预测。标号训练和测试数据集由竞赛创建者提供用于模型开发。点此了解更多。
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。
jieba中文叫做结巴，是一款中文分词工具，官方文档链接：https://github.com/fxsjy/jieba TfidfVectorizer中文叫做词袋向量化模型，是用来文章内容向量化的工具，官方文档链接：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型，是一种基础、常用的分类方法。
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