第二部分：使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克：从R开始数据挖掘(一)中，我们介绍了R中有关导入数据的知识。我们仅用目标变量作为预测变量，现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。 这场灾难中，“妇女和儿童优先”是为人熟知的，所以我们首先看看性别变量和年龄变量，观察一下它们能够导致生存结果的不同。我们首先看一下乘客的性别。将数据载入R后，看一下这个变量的摘要： > summary(train$Sex) female male 314 577 船上的大部分
搜索空间对于神经网络结构搜索方法至关重要，它决定了搜索结构的性能上下界。 到目前为止，许多研究精力已经被投入到了CNN搜索空间设计中。Vision Transformer模型作为计算机视觉的新宠儿，其搜索空间并未被很好地探索。这使得设计高效的Vision Transformer模型变得具有挑战。不同于人为地根据先验知识设计搜索空间，微软亚洲研究院的研究员提出了Search the Search Space （S3）来自动地设计Vision Transformer的搜索空间。其搜索出来的结构性能对比手工设计的ViT以及ViT变种模型有大幅度的提升。
用于分析投资组合风险的最受欢迎的模型是因子模型，因为股票具有共同移动的趋势。证券的主要组成部分经常会解释很大一部分差异。由于我们主要关注构成投资组合的多种资产，因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗？在此，比率的“价格”部分仅是股价（每股），比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”，这是公司资产负债表上的项目。
度量聚合：每当把度量内的内容拉入到行或列时，在其前面会出现总计字样，这就是度量的聚合，并且聚合的形式多样。
粒度：源于Tableau的散点图，它表示数据的可理浓度 示例图形： ①创建粒度图形：利润->列，销售额->行，市场->颜色
Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D，并发现了一个奇特的图案，看起来像是一个有两个翼的大斑点。
最近，Vision Transformer（ViT）在各种计算机视觉任务上取得了显著的性能提升，例如图像分类、目标检测和语义分割。同时，广泛认为，由于Token-Level多Head自注意力（MHSA）模块带来的二次计算复杂度，Vision Transformer的计算成本较高。这种模型复杂性使得视觉Transformer在实际应用中的推理速度是一个关Key 因素时，相对于卷积神经网络（CNN）处于劣势，特别是与高效的CNN变体相比。
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性，将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
差异表达分析工作流程的第一步是计数归一化，这是对样本之间的基因表达进行准确比较所必需的。
一、导读 在精神分裂症的有关研究中，广泛的结构异常被持续报道，但这些异常与疾病各种各样的临床表征间的关系仍然尚未明确。尤其是，精分的不同症状表征是由对应的不同脑区结构异常引发，还是由全脑分布的脑区异常共同造成的仍无定论。近日，发表在精分顶级期刊《Schizophrenia Bulletin》上的一篇研究利用多变量数据驱动的方式来探究多症状维度与广泛分布脑区结构异常之间的关系，同时有独立样本数据集来作可重复性验证。
CVPR 2022 | 上海交大&腾讯AI Lab&港中文开源FAME：助力视频表征学习运动感知的数据增强
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
HAVING通过在每个组的所有行上应用一些条件来过滤组。我们将其解释为只保留具有某些条件的组的一种方式。请注意WHERE和HAVING之间的区别：我们使用WHERE来过滤行，而我们使用HAVING来过滤组。在 SQL 执行查询时，WHERE在HAVING之前。
1、研究背景 当涉及到五个以上对象的集合时，我们可以不通过计算而快速得出对象数目的近似值。人类和其他动物物种一样，都有一种对数值数量的直觉。这种近似大量数值的能力背后的认知机制仍然存在诸多争论。研究人员偏向于假设我们拥有一个近似数字系统(ANS)，这是一种特定的系统，它从视觉场景中提取数值并建立离散数值尺度的心理表征。然而，一组对象不仅具有数量特征，而且还具有多个连续的视觉特征，包括单个对象的尺寸和集合的范围。这些连续的尺度维度本质上与数值相关(例如，数值越多的集合自然占据更大的区域)，并且可以用作获取数值的关键视觉提示。这使得一些作者提出，数字处理没有特定的认知机制，数值要么由一般的尺度机制处理，要么来自连续维度的组合。到目前为止，关于连续尺度对数值处理的贡献还没有达成共识，大量的证据表明，它们既可以促进数值判断，也可以干扰数值判断。当前的研究利用了一种频率标记电生理学方法，将数值从连续的尺度维度中分离出来，并测量两者共同驱动的特定大脑反应。 人类根据数值辨别对象集合的能力被认为与其他动物物种一样，早在语言发展之前很久就存在于婴儿身上。有大量的行为和神经成像证据证明了这种数值能力。例如，最近的实验强调了一种自发的偏向，即当参与者必须从三个点集中选择奇数项或将集合归类为“大”或“小”时，自发地倾向于数值而不是连续的尺度：在这两种情况下，数值都被自发地选为决定标准。此外，一些研究确定了人类和猴子顶叶皮质中特定的调节数值的神经元群体。理论模型假设，这种数值能力背后的机制在于将感觉输入转化为对视觉场景中存在的元素数量的抽象估计。然而，现有的这种机制的经验证据仍然是有问题的，因为连续的尺度变化与数值变化之间存在内在的关联。连续的尺度而不是数值本身可以解释观察到的结果。这是一个悬而未决的问题：认知系统是否能够快速提取必要的数字信息，以建立一个独立于连续尺度变化的表征——如果系统具有这种能力，那么随着数字的处理，协同变化的连续尺度信息会发生什么？ANS理论提出，在归一化阶段中会过滤掉所有连续的尺度，但由于连续尺度会严重影响数值判断，因此没有太多关于该过滤阶段的证据。 另一种理论认为，数值与连续的尺度处理有关。其中，尺度理论(ATOM)用一个独特系统来描述连续尺度和数值之间的关系，该系统能够表示任何类型的离散和连续尺度，包括数值、时间(持续时间)和空间(扩展)。一些作者提出了连续量和离散量的一般尺度概念，其中尺寸知觉在发展和进化上都比数值更为原始，而连续尺度在数值尺度处理的发展中起着关键作用。有大量的经验证据支持数值和连续尺度的公共和独立神经区域。在人类顶叶皮质内发现了用于数值和连续尺度提取的部分重叠的地形图，尽管在这些地形图中不同的神经调节和组织方式暗示了不同的处理机制。根据最近的功能性(fMRI)荟萃分析，在这些重叠区域内，右侧顶叶被确定为广义尺度处理系统的一个可能的解剖学位置。此外，一些作者认为，数值只是一种抽象的认知结构，是对视觉刺激中存在的所有连续尺度特征进行加权的结果，并且数值是通过根据特定情境的需要对低层感官信息进行自适应重组来提取的。这种感觉整合(SI)理论假设所有现有的数值提取证据都可以用处理连续尺度整合的认知控制机制来解释。 理清这些假设和理解数值处理机制的主要挑战是将数值从连续尺度中分离出来。已经为行为任务开发了几种控制连续维度的简洁方法，但是它们控制整个刺激集合中的所有尺度变化，尽管每个刺激仍然包含关于数值和连续维度的信息。事实上，任何视觉刺激都携带有关数值和连续尺度的信息。因此，在严格意义上，这些方法都不能将数值从非数值尺度处理中分离出来。重要的是，这一局限性适用于到目前为止提供的几乎所有支持ANS理论的证据。 当前的研究使用了频率标记方法，该方法包括记录稳态视觉诱发电位(SSVEP)，其对应特定于单个给定维度上周期性刺激变化的神经反应。SSVEP已经成功地记录到对数值变化的反应，本研究通过频率标记的实验范式系统地隔离了对数值和连续尺度的区别，该范式不需要明确的任务(因此也不需要决定或判断)：视觉刺激遵循的是oddball范式，即在一系列标准刺激中周期性地引入偏差刺激。关键的是，研究人员严格控制了周期性变化的性质，因此只有考虑中的维度才会周期性波动。该操作允许记录与目标维度中的变化同步的神经响应，因为只有该特定维度会定期更新。目前的设计允许通过将每个维度指定为在单独的实验条件下的周期性偏差，来跟踪在数值中以及每个连续维度中的变化的神经辨别力。如果视觉系统对相对于波动维度的周期性变化很敏感，那么大脑应该产生与偏离频率及其谐波同步的反应。因此，研究人员能够记录与数值和每个连续维度的区别特别相关的大脑活动。
本文我们研究如何将局部性机制引入视觉Transformer中。Transformer network起源于机器翻译，特别擅长对于长序列中的远程依赖关系进行建模。虽然token嵌入之间的全局交互可以通过Transformer的自注意力机制很好地建模，但缺乏局部区域内信息交换的局部机制。然而，局部性对于图像来说至关重要，因为它涉及线条、边缘、形状甚至物体等结构。
本文提出了一种用于三维卷积神经网络（3D CNN）的模型压缩和移动加速框架 RT3D，通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术，使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍，准确性损失仅为 1％~1.5％。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时，可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队：美国东北大学（Northeastern University）的王言治研究组、威廉与玛丽学院（William & Mary）的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）的慎熙鹏研究组共同完成，发表于第 35 届美国人工智能协会年会（AAAI 2021）。
笔者认为要具备以下条件：一是理解业务数据，知道主要分析的指标及潜在的报表分析需求；二是对DAX表达计算逻辑、特性有一定的了解。
来自塞拉利昂精神疾病研究、教育和临床中心，旧金山VA医疗保健系统，加州大学旧金山分校精神病学系和加州大学洛杉矶分校的心理学系以及精神病学系、生物行为科学系的研究人员通力合作，证实了精神分裂症患者的听觉感觉处理缺陷P50抑制损伤具有重大临床意义，并与患者的认知表现降低相关，特别是在注意力障碍、工作记忆下降和处理速度下降这三个方面，提示我们P50或许可以指征精神分裂症患者认知损伤的程度及其干预治疗的效果。该研究发表在《TheAmerican Journal of Psychiatry》杂志上。 实验招募了54位
近日，阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 Enhanced Sequential Inference Model（ESIM）。ESIM 是一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM，据阿里介绍，该算法模型自 2017 年被提出之后，已被谷歌、facebook 在内的国际学术界在论文中引用 200 多次，更曾在国际顶级对话系统评测大赛（DSTC7）上获得双料冠军，并将人机对话准确率的世界纪录提升至 94.1%。
所谓的事实表和维度表技术，指的就是如何和构造一张事实表和维度表，是的事实表和维度表，可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
随机森林对多元公线性不敏感，结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健，可以很好地预测多达几千个解释变量的作用。
本文由CDA作者库成员麻赛原创，并授权发布 原文来自公众号麻大湿讲数据（ID：madashi_data）。 客户是最宝贵的资源，没有客户资源就没有生存和发展的土壤，面对海量客户，我们只能将有限的资源用
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题
数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。
选自arXiv 作者：Shu Liu 等 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 近日，港中文联合腾讯优图提出了新型实例分割框架 PANet，该网络通过加速信息流和整合不同层级的特征，可以极大提高生成预测掩码的质量。PANet 在 COCO 2017 挑战赛的实例分割任务中取得了第一名，优于 COCO 2016 实例分割挑战赛冠军和 Mask R-CNN。 引言 实例分割是最重要、最具挑战性的任务之一。该任务的目的是预测类别标签和像素级实例掩码以定位图像中不同数量的实例。实例分割对自驾汽车、机器人、视频监控等很有
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
图像压缩是一种广泛使用的技术。在过去的几十年里，传统的图像压缩方法发挥了重要作用。JPEG 是一种基本的图像压缩方法，自20世纪90年代以来一直被使用，并且仍然是主流的压缩格式。JPEG 中应用了 DCT 变换和霍夫曼熵编码。后来，WEBP 、BPG 和 VVC 涉及更复杂的工具来增强速率失真性能。尽管这些强大的工具极大地提高了图像压缩性能，但手动设计的搜索空间和变换仍然可能限制性能。与传统的图像压缩方法相比，LIC是一种数据驱动的方法，不需要手动设计特定的规则。
1、研究背景 增强运动想象的一种方法是动作观察，也就是观察与运动想象任务相关的身体部位的运动。先前的研究表明，镜像神经元通过模仿来进行动作的理解和学习，从而引起相应区域的激活。因此，当一个人观察到另一个实体反映想象的身体运动时，动作观察起到了诱导镜像神经元的刺激作用。 2D和3D运动的事件相关去同步化(ERD)模式有显著差异，3D可视化组的ERD增强。更丰富的可视化和对观察到的运动的更强的所有权可诱导更好的ERD发生。 近期，发表在《IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING》杂志上的一篇研究论文通过对握手动作的动作观察，探讨虚拟现实(VR)的丰富沉浸感是否会影响重复的运动想象训练。为了研究显示介质的不同是否会影响进行运动想象时的动作观察，研究者通过两种不同的显示器显示了相同的图形握手动作：沉浸式VR耳机和显示器。此外，该研究以图形情景为刺激，更加强调沉浸式VR中的错觉和具体化对运动想象训练中动作观察的影响。为了检查使用这两种不同介质时的大脑活动，研究者使用了EEG，并识别了感觉运动皮层诱发的神经信号的变化。为了测量不同运动想象任务中空间脑活动模式的可区分性，研究者应用了脑机接口中常用的机器学习技术来学习和区分不同类型的运动想象中的脑活动。
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
作者：kylequ 腾讯PCG数据分析工程师 |导语 指标体系是什么？GSM、OSM、HEART、AARRR、场景化（人物场）等指标模型如何搭建指标体系？ 本文将以大盘dau、留存、业务渗透、时长等指标，从维度建模，指标建设规范出发来搭建星型模型，构建完备指标体系。并且介绍如何基于MECE来拆解wau，通过指数移动平均（EMA）分解dau时间序列查看dau趋势。 1 指标体系定义 指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标，系统化的组织起来，通过单点看全局，通过全局解决单点的问题。它主要由指标和体系两
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
论文作者：Yunze Liu, Qingnan Fan, Shanghang Zhang, Hao Dong, Thomas Funkhouser, Li Yi
你好，我是zhenguo 对机器学习的评估度量是机器学习核心部分，本文总结分类问题常用的metrics 分类问题评估指标 在这里，将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标 1 Confusion Matrix 这是衡量分类问题性能的最简单方法，其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预测”，此外，这两个维度都有“真阳性（TP）”、“真阴性（TN）”、“假阳性（FP）”和“假阴性（FN）”，如下所示： 与混淆矩阵相关的术语解释如下： -真阳（TP）− 当数据点
凭借令人印象深刻的能力，对大型语言模型（如LLaMA 2，GPT-3.5 Turbo和Gemini）进行特定领域和功能的微调（例如模型对齐和指令调优）变得越来越受欢迎。为了减轻完全微调的高成本，参数高效微调（PEFT），特别是LoRA，通过调整少数参数并冻结其余参数，已成为一种轻量级解决方案。然而，随着模型规模的迅速扩大，对进一步提高参数效率的需求变得越来越迫切，特别是在多LoRA场景中。
在伴鱼，服务器每天收集的用户行为日志达到上亿条，我们希望能够充分利用这些日志，了解用户行为模式，回答以下问题：
小SUN目前就职于一家葡萄酒分销公司，其主要职责就是为业务部门提供数据分析报告，其中一份报告是追踪销售团队的KPI并与去年同期进行对比。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块，以便以临时方式回答操作问题，在仪表板中显示趋势，或生成有关系统故障的警报。
GraphDB 最近刚刚升级到 8.7 版本，此次特别更新了矢量语义包，直接以插件形式整合到程序中。
其中，Iit是第i个国家在时间t时观察到的国内投资与GDP的比率，Sit是国内储蓄与GDP的比率，αi表示单个固定效应。残差εit假定为i.i.d.（0，σ2ε）。Corbin（2001）特别使用了该模型，该模型有两个主要缺点。
近十年里，top-N商品推荐是隐式反馈中一个被广泛研究的课题，其目的是从大量数据中识别出用户可能偏爱的一小部分物品。
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