本文是有关 基于树的 回归和分类方法的。用于分割预测变量空间的分割规则可以汇总在树中，因此通常称为 决策树 方法。
在全球范围内，每年有近1000万新发痴呆病例，其中阿尔茨海默病（AD）最为常见。需要新的措施来改善对各种病因导致认知障碍的个体的诊断。作者报告了一个深度学习框架，该框架以连续方式完成多个诊断步骤，以识别具有正常认知（NC）、轻度认知障碍（MCI）、AD和非AD痴呆（nADD）的人。作者展示了一系列能够接受常规收集的临床信息的灵活组合的模型，包括人口统计、病史、神经心理学测试、神经影像学和功能评估。然后，作者表明这些框架与执业神经科医生和神经放射科医生的诊断准确性相比具有优势。最后，作者在计算机视觉中应用可解释性方法，以表明模型检测到的疾病特异性模式可以跟踪整个大脑的退行性变化的不同模式，并与尸检时神经病理学病变的存在密切相关。作者的工作证明了使用既定的医学诊断标准验证计算预测的方法。
该研究是新的一年继Google乳腺癌AI论文之后，于顶刊登出的又一重要医学AI成果。Google此前由于过于夸大AI效果，引来了图灵奖得主Yann Lecun以及中美多位知名学者在社交媒体上的炮轰。那么这篇研究成果又是什么样的呢？
在Java中，计算百分比是一个常见的任务，它涉及到基本的算术运算。本节将介绍如何在Java中执行基础的百分比计算。
吴恩达团队建立了一种基于CTA的颅内动脉瘤自动检测深度学习模型，模型显著提高了临床医生的敏感性，准确性和评估者间可靠性。团队未来的工作是进一步调查这个模型的表现，并应用其他机构和医院的数据。
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代，大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例，来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来，用户的各类行为形成了一个实时数据流，我们称之为用户行为日志。
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。
为了展示随机森林的操作，我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集，包含102个样品(50个正常，52个肿瘤)，2个分组和9021个变量 (基因)。（https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html）
置信区间是一种对估计不确定性的量化方法，它们可以用来在总体参数（例如平均值mean，就是从总体中的一个独立观测样本上估计而来）上添加一个界限或者可能性。
前面无论是用全部变量还是筛选出的特征变量、无论如何十折交叉验证调参，获得的模型应用于测试集时虽然预测准确率能在90%以上，但与不基于任何信息的随机猜测相比，这个模型都是统计不显著的 （这一点可能意义也不大，样本不平衡时看模型整体准确性无意义）。一个原因应该是样本不平衡导致的。DLBCL组的样品数目约为FL组的3倍。不通过建模而只是盲猜结果为DLBCL即可获得75%的正确率。而FL组的预测准确率却很低。
在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
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。
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。
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
今天为大家介绍的是来自Chuang Zhu和Jason P. Y. Cheung团队的一篇论文。青少年特发性脊柱侧凸（AIS）是最常见的儿童脊柱疾病。经过受过培训的医务人员的定期身体检查对于诊断疾病的严重程度和监测曲线进展至关重要。在存在引起担忧的异常情况下，需要进行放射照片以进行诊断或随访，以指导进一步的治疗，如中度异常情况下的支架矫正和严重异常情况下的脊柱手术。如果不加以关注，患者中的三分之二将会发生病情逐渐恶化，对于正在成长的儿童来说，这将导致重大健康问题。
这是首次利用人工智能从X光图像中识别心律装置的研究。对于从未见过的图像，AI识别设备制造商的准确率为99.6%，对应的专家识别准确率为62.3%到88.9%。
作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 腾讯云原生实时数仓建设实践 实时数仓面临的挑战 实时数仓被广泛应用于腾讯各大业务，涉及的平台众多，从统计信息中可以看出，集群规模庞大，数据量极大。 复杂的使用场景和超大的数据量，导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求：希望查询响应更快，看板更新更及时，指标开发更快完成。因为时效性越高，数据价值也就越高。如何保障数仓的时效性是首要难题。 架构复杂度 如何在保障时效性的同时，降低架构复杂度以减少开发和维护成本，
原文：Compare The Performance of Machine Learning Algorithms in R 译文：http://geek.csdn.net/news/detail/58172 作者： Jason Brownlee 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁 你如何有效地计算出不同机器学习算法的估计准确性？在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法的绝对优
在二元预测中，通常会估计样本出现其中一种结局（如阳性）的概率，需要找到一个常数，即阈值（threshold）或门槛值（cutoff value），若概率值大于阈值，则预测为阳性。通过变动这一阈值，可以改变预测的特异性和灵敏度。
今天为大家介绍的是来自Aman Mahajan团队的一篇论文。在手术前识别高风险不良结果的患者，可以为改善术后结果提供干预机会；然而，目前很少有用于自动预测的工具。作者的目的是评估仅使用电子健康记录中的数据来识别手术高风险不良结果的患者的自动机器学习模型的准确性。
腾讯游戏广告业务对数据准确性和实时性均有诉求，因此数据开发团队分别搭建了离线及实时数仓。技术视角下，这是典型的Lambda架构，存在数据口径不一致、开发维护成本高等弊端。在降本增效的大背景下，我们针对结合计算引擎Flink与数据湖技术Iceberg建设流批一体实时湖仓做了较多的探索和实践，已经具备可落地可复制的经验。借助Flink框架支持批处理作业的能力，我们实现了将流处理层和批处理层的计算层面统一于Flink SQL，存储层面统一于Iceberg。
近年来，对于人类睡眠的临床和社会学测量需求越来越多，但与其它已经实现高自动化分析的医学领域不同的是，基础和临床的睡眠研究仍然依赖人眼目测打分。基于人工的评估体系耗时、单调，且已被证实可能出现主观偏倚。作者开发出了一种已经过30000+小时源于世界不同人种的多导睡眠图记录数据验证的新型算法，可以提供精确匹配人工赋分准确度的睡眠分期功能。此工具简洁易用开源免费，对计算机运行要求低，希望以此实现自动化睡眠分期。
流批一体是一种架构思想，这种思想说的是同一个业务，使用同一个sql逻辑，在既可以满足流处理计算同时也可以满足批处理任务的计算。
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据
最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在本研究中，我们在 GEE 中实施了射频分类器，利用 Landsat-8 和 Sentinel-2 数据集对 2022 年植被生长季节的不同空间尺度进行了时间序列土地分类。我们的首要目标是利用多源遥感变量构建的不同土地分类模型，为时间序列数据集建立一个高效、准确和通用的土地分类模型，并根据未发生土地分类变化的样本点图像值差异，确定土地分类样本点和迁移阈值。我们的目标是 (1) 确定基于土地分类无变化的样点迁移阈值；(2) 根据阈值分析使用陆地卫星遥感图像和高精度哨兵图像的 36 年时间序列制作的土地分类模型的准确性；(3) 确定基于多源遥感变量不同组合的最佳射频土地分类模型，并比较图像分辨率对分类准确性的影响。
如何测试人工智能产品越来越受到广大测试工程师的关注，由于人工智能的测试预言（Test Oracle）不是像普通软件产品那么明确，到目前为止，基于大数据的第四代人工智能产品的测试，主要集中在“对大数据测试”“白盒测试”“基于样本分析算法的优劣”以及“对最终产品的验收测试”。“对大数据测试”主要针对数据阶段验证、对数据计算验证和对输出阶段验证；“白盒测试”主要考虑神经元覆盖（Neuron Coverage）、阈值覆盖率（Threshold Coverage）、符号变更率（Sign Change Coverage）、值变更覆盖率（Value Change Coverage）、符号-符号覆盖率（Sign-SignCoverage）和层覆盖（LayerCoverage）这六个指标；“对最终产品的验收测试”可以采用对传统软件验收测试的方法，基于业务来进行测试，比如对于人脸识别系统，是否可以在各个人脸角度变化，光线等条件下正确识别人脸。本文重点讨论的是“基于样本分析算法的优劣”。
我们将使用一个名为“来自美国夏威夷Mauna Loa天文台的连续空气样本的大气二氧化碳”的数据集，该数据集从1958年3月至2001年12月期间收集了二氧化碳样本。我们可以提供如下数据：
该文讨论了统计学中样本均值与总体均值之间差异的显著性检验方法，包括t检验、Z检验、t分布、标准正态分布、样本量计算以及假设检验中的p值、显著性水平和置信区间等概念。
Lambda 架构（Lambda Architecture）是由 Twitter 工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。这一架构的提出基于马茨在 BackType 和 Twitter 上的分布式数据处理系统的经验。
本次解读nature论文High-performance brain-to-text communication via handwriting。由斯坦福大学医学院、布朗大学和哈佛医学院的专家合作完成。
【新智元导读】北京大学第一医院前列腺癌MR资料库训练的智能辅助诊断系统，运用了人工神经网络的技术，从 MR 图像数据中挖掘出有用信息，让计算机可以从中“学到”肿瘤的影像表现。CAD 输出的结果可基于 MR 图像对前列腺癌进行预测，以概率地图的方式呈现给临床医生。经过与病理结果的对照，证实了这种方法的准确性和有效性。目前小样本初步验证的结果显示该系统对临床显著癌的诊断准确率已超过90%。此项研究成果已在 Science China Life Sciences 在线出版。 研究概述 弥散加权成像（DWI）被认
在我们之前的博客中，为什么你不能仅使用列表、测试套件和基准测试来比较 SAST 工具，我们探索了当今常用来评估和比较 SAST 测试工具的各种工具和指标。我们还研究了为什么这些工具可能会产生不一致的结果并且对于评估 SAST 测试工具可能根本不可靠的一些原因。
62岁的蒂姆·埃文斯(Tim Evans)在2014年被诊断出患有肌萎缩性侧索硬化症(ALS)，这是一种进行性神经系统疾病，会导致肌肉无力、运动和语言功能丧失。埃文斯目前有严重的语言和吞咽问题。他虽然可以很缓慢的说话，但大多数人很难听懂他的话。
这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流，能够实时地接收、处理和存储数据，并提供实时的数据分析结果。
当前，企业对于数据实时性的需求越来越迫切，因此需要实时数仓来满足这些需求。传统的离线数仓的数据时效性通常为 T+1，并且调度频率以天为单位，无法支持实时场景的数据需求。即使将调度频率设置为每小时，也仅能解决部分时效性要求较低的场景，对于时效性要求较高的场景仍然无法优雅地支撑。因此，实时数据使用的问题必须得到有效解决。实时数仓主要用于解决传统数仓数据时效性较低的问题，通常会用于实时的 OLAP 分析、实时数据看板、业务指标实时监控等场景。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
作为最广泛使用的关联分析工具，plink支持卡方检验，费舍尔精确检验，逻辑回归，线性回归等多种分析方法，用法简单，运行速度快。使用plink进行case/control逻辑回归, 只需如下所示的一句代码
首先我们来看看什么是Lambda架构，Lambda演算在编程语言之中是一个编程范式，它遵循如下几个特点：
在过去的几年里，运动图像 (MI) 脑电图 (EEG) 信号的处理已被吸引到开发脑机接口 (BCI) 应用程序中，因为这些信号的特征提取和分类由于其固有的复杂性和倾向于人为它们的属性。BCI 系统可以提供大脑和外围设备之间的直接交互路径/通道，因此基于 MI EEG 的 BCI 系统对于控制患有运动障碍的患者的外部设备似乎至关重要。目前的研究提出了一种基于三阶段特征提取和机器学习算法的半监督模型，用于 MI EEG 信号分类，以通过更少的深度特征来提高分类精度，以区分左右手 MI 任务。在所提出的特征提取方法的第一阶段采用斯托克韦尔变换从一维 EEG 信号生成二维时频图 (TFM)。接下来，应用卷积神经网络 (CNN) 从 TFM 中寻找深度特征集。然后，使用半监督判别分析（SDA）来最小化描述符的数量。最后，五个分类器的性能，包括支持向量机、判别分析、在所提出的特征提取方法的第一阶段采用斯托克韦尔变换从一维 EEG 信号生成二维时频图 (TFM)。接下来，应用卷积神经网络 (CNN) 从 TFM 中寻找深度特征集。然后，使用半监督判别分析（SDA）来最小化描述符的数量。最后，五个分类器的性能，包括支持向量机、判别分析、在所提出的特征提取方法的第一阶段采用斯托克韦尔变换从一维 EEG 信号生成二维时频图 (TFM)。接下来，应用卷积神经网络 (CNN) 从 TFM 中寻找深度特征集。然后，使用半监督判别分析（SDA）来最小化描述符的数量。最后，五个分类器的性能，包括支持向量机、判别分析、k近邻、决策树、随机森林，以及它们的融合比较。SDA 和提到的分类器的超参数通过贝叶斯优化进行优化，以最大限度地提高准确性。所提出的模型使用 BCI 竞赛 II 数据集 III 和 BCI 竞赛 IV 数据集 2b 进行验证。所提出方法的性能指标表明其对 MI EEG 信号进行分类的效率。
Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。
在许多任务中我们会用可获得的海量数据来训练深度网络，那么在实际训练中我们怎样可以快速确定应该使用哪些数据呢？像主动学习(active learning)和核心集选择(core-set selection)之类的数据选择方法是确定训练数据的强大手段，但是这些方法计算花销大且难以大规模使用。
动物必须不断地评估其环境中的刺激，以决定追求哪些机会，在许多情况下，这些决定可以从根本上的经济角度来理解。虽然几个大脑区域单独参与了这些过程，但与这些区域在决策中相关的全脑机制尚不清楚。通过一种大鼠的经济决策任务，我们发现两个连接的大脑区域，即腹外侧眶额皮层（OFC）和背内侧纹状体（DMS）的神经活动是经济决策所必需的。这两个大脑区域的相关神经活动惊人地相似，主要是由决策过程的空间特征决定的。然而，OFC中选择方向的神经编码先于DMS，并且这种时间关系与选择的准确性密切相关。此外，为了进行适当的经济决策，还需要特别开展OFC预测DMS的活动。这些结果表明，OFC中的选择信息被传递到DMS，以引导准确的经济决策。
random.random()函数返回一个范围在[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。这是生成均匀分布随机数的基础函数。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ） 。
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