目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的，因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测，那么我们将很难将其前一道其它的问题中，很难进行算法的debug。
模型可解释性汇总
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第一篇主要把SHAP值的各类图表操作方式进行展示： 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）
如何让复杂的模型具备可解释性，SHAP值是一个很好的工具，但是SHAP值不是很好理解，如果能将SHAP值转化为对概率的影响，看起来就很舒服了。先前阿Sam也写过一篇类似的文章，关于SHAP值的解释的，感兴趣的也可以一并阅读一下。MLK | 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题
来自经管之家答疑频道 每个月，我们团队会特别邀请专家和版主，作为当月的特邀嘉宾，结合各自的领域，有针对性的进行答疑，并在当月答疑结束以后，对精彩的答疑进行梳理和汇总，我们从每位特邀嘉宾的答疑中，精选出
未经调整和调整后的治疗效果不同的一个重要例子是使用逻辑回归来模拟二元结果。也就是说，治疗效果的边际或未调整比值比不同于以一个或多个基线协变量为条件的治疗效果。这意味着如果调整基线测量，真实治疗效果估计实际上与边际未调整治疗效果不同。事实证明，治疗的条件（调整后）比值比绝对值大于边际（未调整）效应。
我们预想的a的值是2.5，可实际上a的值是3.5（这样说不太恰当，因为是取整，但为了说明先这样理解）
滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
由于高频某些点的波动导致高频曲线非常难看，为了降低噪声干扰，需要对曲线做平滑处理，让曲线过渡更平滑，可以看出经过平滑处理后更明显去除噪声且更加美观。
GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。
LTV 是客户终身价值，CAC 是客户获取成本， LTV / CAC 为二者的比值。
在之前文章介绍了，如何在R里面处理多分类的回归模型，得到的是各个因素的系数及相对OR，但是解释性，比二元logistic回归方程要冗杂的多。
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注意系数是以稀疏矩阵格式表示的，因为沿着正则化路径的解往往是稀疏的。使用稀疏格式在时间和空间上更有效率
最近知乎上一个关于程序员内卷的话题，引起了热议。 目前这个话题已经被浏览了四百多万次。 内卷一词似乎引爆了各大程序员的兴趣。 那么什么是内卷？程序员群体真的会变成非常内卷吗？又要如何脱离内卷？且由小E给大家细细分解。 1、什么是内卷化 20世纪60年代末，一位名叫利福德·盖尔茨的美国人类文化学家，曾在爪哇岛生活过。这位学者，无心观赏岛上美景，只潜心研究当地的农耕生活。他眼中看到的都是犁耙收割，日复一日，年复一年，原生态农业在维持着田园景色的同时，长期停留在一种简单重复、没有进步的轮回状态。
南京大学MBA，微软MCT认证讲师，曾任职大学计算机讲师，国内较早网络及云安全从业者，艺赛旗创始高管之一，现任上海艺赛旗软件股份有限公司高级副总裁，主要负责艺赛旗人工智能软件产品技术团队及市场管理工作。胡先生曾申请多项发明专利，并以学术带头人身份多次申请并成功获得政府科研项目—— 包括上海市创新项目，上海市专精特新项目，长宁区科技小巨人项目，南京市创业新港项目、张江专项发展资金支持项目等。
今天讲一下机器学习的经典方法，SHAP（Shapley Additive exPlanations）。🤒
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 来自：Finance Research Letters 48 (2022) 作者：Matthias X. Hanauera, Marina Kononovab, Marc Steffen Rappb 标题：Boosting
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
1. Collective creditallocation in science
效用：指消费者在消费商品所获的感受的满足感，一个商品对某用户边际的满足感约等于某一常数。
2021牛年春晚的舞台效果太美了，在视觉表现、科技创新上做了诸多尝试，科技与传统文化相得益彰，高科技让传统年味更浓。
深度神经网络的解释方法有很多，每种解释方法都有各自的优缺点。在大多数情况下，我们感兴趣的是局部解释方法，即对特定输入的网络输出的解释，因为DNNs往往过于复杂，无法进行全局解释(独立于输入)。
摘要：心血管健康以复杂的方式与认知和心理健康相互作用。然而，人们对心脑系统的表型和遗传联系知之甚少。利用来自4万多名英国生物银行受试者的心脏和大脑磁共振成像(CMR和脑MRI)数据，我们对心脏和大脑之间的结构和功能联系进行了详细分析。在控制体型和体重指数后，心血管系统的CMR测量与脑基本形态测量、结构连通性和功能连通性密切相关。心血管危险因素对大脑的影响部分是由心脏结构和功能介导的。利用82个CMR特征，全基因组关联研究确定了80个与CMR相关的基因组位点，这些位点与广泛的心脑疾病共定位。观察到CMR特征与脑相关复杂特征和疾病之间的遗传相关性，包括精神分裂症、双相情感障碍、神经性厌食症、中风、认知功能和神经质。我们的研究结果揭示了一种强大的心脑联系和共同的遗传影响，推进了人类健康和临床结果的多器官视角。
在最近湛卢新书《轻松主义》过程中，感触颇多。这不在阅读第二部分（轻松行动）的导读内容时候又GET了一个新的知识点：约束自己的努力程度。
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对谁做？）Howmuch（给多少？）How（怎么做？） PS：（what）用户要极品装备！（why）因为他们要增强战力（where）装备从BOSS身上得到；（when）我们国庆节做这个活动！（who）针对所有玩家！（howmuch）BOSS爆率设
数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要
DALEX是一个R包，用于机器学习的可视化解释、探索、模型调试和模型预测(又名XAI -可解释的人工智能)。它为预测模型的不同方面提供了大量的可视化解释。在构建机器学习时候非常有用。目前还没有过多应用于医学领域；在这篇文章中，我们将在R中实现可解释人工智能的算法。在这里可以找到对全局和局部模型评估方法的介绍。
宏定义是字符替换，没有数据类型的区别，同时这种替换没有类型安全检查，可能产生边际效应等错误；
Robust Variance模块中的函数用于计算线性回归、逻辑回归、多类逻辑回归和Cox比例风险回归的稳健方差（Huber-White估计）。它们可用于计算具有潜在噪声异常值的数据集中数据的差异。此处实现的Huber-White与R模块“sandwich”中的“HC0”三明治操作完全相同。
它是一种传统而重要的Boost算法，在学习时为每一个样本赋上一个权重，初始时各样本权重一样。在每一步训练后，增加错误学习样本的权重，这使得某些样本的重要性凸显出来，在进行了N次迭代后，将会得到N个简单的学习器。最后将它们组合起来得到一个最终的模型。
2017 年 6 月，Transformer 横空出世，迅速成为自然语言处理领域中的主流预训练模型，并在近期迎来了在计算机视觉等多个领域中的跨界应用热潮。
当前生物精神病学的一个紧迫问题是阐明导致主要精神疾病表现的大脑发育模式，其中一个很有价值的范例是对精神分裂症和双向情感障碍风险增加的年轻人研究。精神分裂症和双向情感障碍可由遗传介导，从而使这些疾病患者的后代也成为了高危人群。除了遗传倾向外，父母患有精神疾病也会增加儿童期环境压力，从而进一步增加患精神疾病的风险。确定这些高危后代的精神障碍可能有助于阐明在已确定的疾病中观察到的大脑异常的发育起源，并有助于制定旨在改善或预防精神病的早期检测和干预策略。
题型：单选题（3分×10），判断题（2分×5），问答题（10分×2），编程题（20分×2）。
蝴蝶效应： 是美国气象学家爱德华·洛伦兹（Edward N.Lorenz）1963年提出的一个效应：一只南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。用来形容不起眼的一个小动作却能引起一连串的巨大反应。
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。 最近我们被客户要求撰写关于混合效应逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
翻开任何一本经济学的入门书籍，你看到的第一章里一定会有这个图表。 但是，我今天不会在这里讲解任何经济学知识，实际上，我今天的主题是“我已经几乎忘光了我从北大学到的所有经济学知识，但是，经济学是如何影
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
打工就是你在某个岗位上为公司提供价值，而公司为社会提供价值，获取一定的收益，然后把一部分收益分配给员工。
JSM上统计界的老帮主Stephen Stigler做了一个主题演讲，讲“统计学的七大支柱”，好心又认真的Rick Wicklin同学记了笔记，彼时估计还在中国城吃饭的我才得以了解SS大人到底讲了什么
《乔布斯传》中有这样一段话：“有人会说，顾客想要什么产品就提供什么产品，但这并不是我的做事方式。我的职责是在人们还没有意识到需求之前，就研发出他们想要的，我们的任务是搞定那些还没有形成“定论”的事情。” 这段话中所谓“定论”，就是找出问题的本质。这需要很强的洞察力，只有问题找对了，才有可能作出有效的解决方案，因此洞察力也是营销的核心能力。 2019年，低代码成为一个被市场看好的技术，2021年又被称作是低代码平台之年。明显可以看到的是，企业已经开始关注低代码开发平台，虽然还存在争议，但是越来越多的企业开始尝
Clustered Variance模块调整聚类的标准误。例如，将一个数据集合复制100次，不应该增加参数估计的精度，但是在符合独立同分布假设（Independent Identically Distributed，IID）下执行这个过程实际上会提高精度。另一个例子是在教育经济学的研究中，有理由期望同一个班里孩子的误差项不是独立的。聚类标准误可以解决这个问题。
Jason Brownlee 在研究、应用机器学习算法的经历中，相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。 这引出一系列问题： 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件？ 运行数据集的时候算法崩溃了，怎么办怎么处理内存不足导致的错误？ 本文将讨论一些常用的解决办法，供大家参考。 处理大型 ML 数据文件的七种思路 1. 分配更多内存 有的机器学习工具/库有默认内存设置，比如 Weka。这便是一个限制因素。 你需要检查一下：是否能重新设置该工具/库，分配更多内存。 对于 Weka，你可以在打开
---- 为了探索机器人对制造业工人的影响，我们分析了1993年到2007年机器人对17个发达国家的14个行业产生的效果，我们发现，工业机器人提高了劳动生产率、全要素生产率和工资水平。虽然他们不会显著
一部100分钟的电影，前面90分钟可能都是铺垫，而最后10分钟的反转才将整个电影升华给观众脑海里留下不可磨灭的印象。
没有硬件只有软件，对传统行业来说，似乎就没什么太大变化，比如生产制造、农林牧渔等等，那些硬邦邦的机器依旧是无法感知的，依旧需要人去读机器再回填到系统里，对他们而言工作量没减多少。
在公司里工作到了现在，感觉学不到什么新东西了。有二种可能，一是公司业务你都掌握了，确实没什么搞头了；二是你在公司里负责的都是些初级的开发任务。 如果是第一种可能，那我个人主观建议你换工作，换一个更有挑战性的平台。如果是第二种可能，那就说明你的能力还不足以获得你的上级的信任。很简单的道理，有难度的任务不放心交给你负责。 这个时候，你应该做的不是“抬起头”看更有挑战性的任务，而是低下头把手头的工作做好，再做好。不要觉得手头的东西都已经很简单了，随便搞搞就行了，反正再怎么搞也显不出来你能耐。不要有这种想法，因为互
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