最近，国内的研究人员提出了一种新颖的情感诱发范式，该范式将VR技术与EEG技术结合。相比于传统音视频刺激等范式，该范式在情感诱发方面具有显著优势。
用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络（如长短期记忆递归神经网络）时进行缩放。
本文主要介绍如何在两个图像之间实现颜色迁移的功能。给定任意两个图像，一个源图像，一个目标图像，然后可以将源图像的颜色空间迁移到目标图像。
要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
机器学习的世界是以概率分布为中心的，而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布，以及为什么正态分布的使用如此广泛，尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。
我们从高中就开始学正态分布，现在做数据分析、机器学习还是离不开它，那你有没有想过正态分布有什么特别之处？为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开？本文作者专门写了一篇文章，试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。
选自Kdnuggets 作者：Lars Hulstaert 机器之心编译 参与：晏奇、李泽南 本文面向稍有经验的机器学习开发者，来自微软的 Lars Hulstaert 在文中为我们介绍了训练神经网络的几种目标函数。 介绍 本文的写作动机有以下三个方面： 首先，目前有很多文章都在介绍优化方法，比如如何对随机梯度下降进行优化，或是提出一个该方法的变种，很少有人会解释构建神经网络目标函数的方法。会去回答这样的问题：为什么将均方差（MSE）和交叉熵损失分别作为回归和分类任务的目标函数？为什么增加一个正则项是有意义
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
证券和股票市场的投资决策本质上就是一种在回报收益和投资风险之间权衡的决策。投资者需要早不同的投资产品间做出选择，同时也要考虑在选择出的投资产品上投放的资金比例，选择结果组成了一个投资组合。传统的投资组合收益与风险分析集中在两个关键统计量上：均值和方差。均值是指投资组合的期望收益率，是组合中所有投资产品的收益率加权平均；方差指的是投资组合收益率的方差，用以刻画收益率的变化和风险程度。根据投资组合理论，一个理性的投资组会在给定方差水平下调整投资组合资金投放比例使得期望收益最大化，或收益方差最小化。
花呗给人一种“有钱”的感觉，我不禁思考：像我这种发工资前靠花呗活着，一发工资就还花呗的平静什么时候会打破，我要是还不起花呗了怎么办？
现在使用实际的2400亿个细胞计算均值，也就是总体均值（Population Mean）
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。 在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布，也称为高斯分布，是一种连续概率分布，由其概率密度函数 (PDF) 定义： pdf(x) = (1 / (σ * sqrt(2 * π))) * e^(- (x — μ)² / (2 * σ²)) 其中 x 是随机变量，μ 是均值，σ 是标准差。 通过生成具有正态分布的随机
这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用，比如在存在异方差性的情况下。
numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)
风险价值（VaR）用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。VaR提供了一段时间内投资组合的最大损失的估计，您可以在各种置信度水平上进行计算。
本文来自多个项目中的实际问题。如果你常用PowerBI，就会发现PowerBI默认的线图有个很严重的缺陷就是无法动态设置均值线或固定值线，只能设置成为一个静态的值。如下：
说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 实际上，除了辅助表以外，GWR还会生成一份全要素的表。对回归的每一个样本都给出相应的信息，今天就来看看这些信息代表了什么内容。
dependent = explained variable 已解释的 independent = explanatory variable 说明变量
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解，期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高斯混合模型与另一种常见聚类算法K-means的关系，实际上在特定约束条件下，K-means算法可以被看作是高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式（达观数据 陈运文）。 什么是高斯分布？
说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于所有类型的领域，包括数据科学。有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。
到目前为止介绍的静态时序分析技术是确定性的，因为分析基于的是设计中所有时序弧的固定延迟。每个时序弧的延迟都是根据工作条件以及工艺和互连模型计算得出的，尽管可能存在多个模式和多个角，但给定情况下的时序路径延迟是可以明确获得的。
在人力资源的数据分析中，我们经常会看到很多统计学的知识，很多同学对统计学的知识都不是特别的了解，从这期开始我们和大家聊一聊在人力资源数据分析中的统计学，以及这些统计学的应用，今天我们聊的是标。
主要用在线性回归的时候来估计b1 unbiasedness: 估计的残差是随机的 efficiency：对比其他估计样本残差最小 consistency：样本增大残差方差降低 linearity：是样本的线形函数
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI科技评论编译。 Jason Brownlee 许多随机机器学习算法存在
编者按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI 研习社编译。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 Jason Brownlee
朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建模。 给定一个类，朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性，从而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个快速、有效的方法。 给定一个属性值，其属于某个类的概率叫做条件概率。对于一个给定的类值，将每个属性的条件概率相乘，便得到一个数据样本属于某个类的概率。 我们可以通过计算样本归属于每个类的概率，然后选择具有最高概率的类来做预测。 通常，我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯，因为这样容易通过比率来描述、计算。一个符合我们目的、比较有用的算法需要支持数值属性，同时假设每一个数值属性服从正态分布（分布在一个钟形曲线上），这又是一个强假设，但是依然能够给出一个健壮的结果。
Aberration可以被翻译为“失常、离开正路、越轨”等含义，是一套古老而简单的趋势类突破系统，在众多交易者看来它已经失去盈利空间，但实际上它可以用最简单的方式反馈市场波动，且经过改进之后依然可以作为极好的入门模型。如图3-6所示。
塔勒布最早因为著作《黑天鹅》而被大家所熟知，他相信黑天鹅事件（往往伴随市场大跌，911，英国退欧都是比较典型的黑天鹅事件）的出现频率远远超出投资者的预期，由于无法预测什么时候会以何种形式出现，因此他一直提倡要持续不断地买入看跌期权才能真正实现对投资组合的对冲目的。
引用MBA智库百科的原文：内部审计，是建立于组织内部、服务于管理部门的一种独立的检查、监督和评价活动，它既可用于对内部牵制制度的充分性和有效性进行检查、监督和评价，又可用于对会计及相关信息的真实、合法、完整，对资产的安全、完整，对企业自身经营业绩、经营合规性进行检查、监督和评价。
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Tensorflow数据读取有三种方式： Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 具体可以参考：极客学院的数据读取 这里介绍下： TF生成数据的方式 正常情况下，使用tf.initialize_all_variables()初始化变量，在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1）如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initiali
如果我们说CMMI第二级是范围地把项目管理好，那么，第三级就是进行改进与提高效率。第二级的内容，主要是一些项目的先决条件与工作的举措，让项目可以高效完成与满足目标。第三级的要求其实非常简单：就是要养成一个收集经验、经典案例、最佳实践、过程数据、等等的习惯，并且经常参考自己的以及人家的经验，让自己的任务可以用最适合、最有效的途径来完成。
正常情况下，使用tf.initialize_all_variables()初始化变量，在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1）如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initialized_value()属性，就是初始化的值，使用方法如下：
本文将解释数据转换中常见的特征缩放方法：“标准化”和“归一化”的不同之处，并举例说明何时使用，以及如何使用它们。
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
在处理预测相关的建模问题时你会发现朴素贝叶斯是一个简单而又强大的算法。
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作者 | Indhumathy Chelliah 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支学科，主要研究用计算机模拟人的思考方式和行为方式，从而在某些领域代替人进行工作.
统计学是数据分析必须掌握的基础知识，它是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，而在数据量极大的互联网领域也不例外，因此扎实的统计学基础是一个优秀的数据分析师必备的技能。统计学的知识包括了图形信息化、数据的集中趋势、概率计算、排列组合、连续型概率分布、离散型概率分布、假设检验、相关和回归等知识，对于具体的知识点，楼主就不一一介绍了，感兴趣的同学请参考书籍《深入浅出统计学》、《统计学：从数据到结论》，今天的分享主要会选取统计学中几个容易混淆的、比较重要的知识点进行分享。
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。为了消除指标之间的量纲影响，保证结果的可靠性，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。
为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。
使用表格模拟，可以在电子表格一行的多个单元格中创建整个模型，其中一些单元格包括随机数。
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