当时那篇文章的研究者关注的是差异表达，根据阈值筛选后总共是 15 differential miRNAs and 372 differential mRNAs ，很简单，表达矩阵的差异分析策略我们多次讲解了。走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，目录如下：
一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。 ---- 在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：穿越 本文要解决三个问题： 第一个问题：如何把SAS数据集转换为矩阵来处理？ 把数据集转换成矩阵来，在很多情况下处理起来会
焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。它可以训练高精度的密集物体探测器，哪怕前景和背景之间比例为1：1000（译者注：facal loss 就是为了解决目标检测中类别样本比例严重失衡的问题）。本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下，应用焦点损失函数来训练一个多分类模型。
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
数据是一切的开始，前面我们介绍了一些背景知识，主要是理解什么是DNA甲基化，为什么要检测它，以及芯片和测序两个方向的DNA甲基化检测技术。具体介绍在：甲基化的一些基础知识，也了解了甲基化芯片的一般分析流程 。既然要开始甲基化芯片数据挖掘实战，那么首先要有数据咯！需要区别的是甲基化芯片样本的idat原始文件，以及甲基化信号值矩阵。前面我们介绍了如何在GEO里面下载甲基化数据，拿到的数据文件必须要导入到R里面才能分析，现在我们就讲一下不同数据如何导入R里面。
【SAS Says·扩展篇】IML 分6集，回复【SASIML】查看全部： 入门 | SAS里的平行世界 函数 | 函数玩一玩 编程 | IML的条件与循环 模块 | 5分钟懂模块 穿越 | 矩阵与数据集的穿越 作业 | 编一个SAS回归软件 ---- 一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成S
ALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵
摘要：参数高效微调（PEFT）是一种流行的方法，用于裁剪预训练的大型语言模型（LLM），特别是随着模型规模和任务多样性的增加。低秩自适应（LoRA）基于自适应过程本质上是低维的想法，即，显著的模型变化可以用相对较少的参数来表示。然而，与全参数微调相比，降低秩会遇到特定任务的泛化错误的挑战。我们提出了MELoRA，一个迷你合奏低秩适配器，使用较少的可训练参数，同时保持较高的排名，从而提供更好的性能潜力。其核心思想是冻结原始的预训练权重，并训练一组只有少量参数的迷你LoRA。这可以捕获迷你LoRA之间的显著程度的多样性，从而促进更好的泛化能力。我们对各种NLP任务进行了理论分析和实证研究。我们的实验结果表明，与LoRA相比，MELoRA在自然语言理解任务中的可训练参数减少了8倍，在指令跟随任务中的可训练参数减少了36倍，从而实现了更好的性能，这证明了MELoRA的有效性。
引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强大。 我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第一印象是，它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够
2018 IEEE International Conference on Cluster Computing
交换最小二乘 📷 1 什么是ALSALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。 📷 这个矩阵的每一行代表一个用户（u1,u2,…,u8）、每一列代表一个商品（v1,v2,…,v8）、用户的打分为1-9分。这个矩阵只显示了观察到的打分，我们需要推测没有观察到的打分。比如（u6，v5）打
元学习是当前人工智能领域最有前途和趋势的研究领域之一。 它被认为是获得广义人工智能（AGI）的垫脚石。 在本章中，我们将了解什么是元学习以及为什么元学习是当前人工智能中最令人振奋的研究。 我们将了解什么是少拍，单拍和零拍学习，以及如何在元学习中使用它。 我们还将学习不同类型的元学习技术。 然后，我们将探索学习通过梯度下降学习梯度下降的概念，其中我们了解如何使用元学习器来学习梯度下降优化。 继续进行，我们还将学习优化作为少样本学习的模型，我们将了解如何在少样本学习设置中将元学习器用作优化算法。
选文/校对 | 姚佳灵 翻译 | 郭姝妤 导读 想去机器学习初创公司做数据科学家？这些问题值得你三思！ 机器学习和数据科学被看作是下一次工业革命的驱动器。这也意味着有许许多多令人激动的初创公司正在起步成长、寻找专业人士和数据科学家。它们可能是未来的特斯拉、谷歌。 对于有职业抱负的你来说，看好一家好的创业公司团队后，如何能够脱颖而出，进入一家靠谱的创业团队呢？ 想得到这样的工作并不容易。首先你要强烈认同那个公司的理念、团队和愿景。同时你可能会遇到一些很难的技术问题。而这些问题则取决于公司的业务。他们是咨询
Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。
用由点和线组成的网络形式对现实世界建模，是自18世纪以来采用的主流方法。但随着大数据的出现，研究人员开发了更多的数学工具，在大量的计算机资源加持下，数学研究不断被发现。
作者：Adrian Tam, Ray Hong, Jinghan Yu, Brendan Artley 翻译：汪桉旭校对：吴振东 本文约3300字，建议阅读5分钟本文教你了解了如何使用主成分分析来可视化数据。 标签：主成分分析 主成分分析是一种无监督的机器学习技术。可能它最常见的用处就是数据的降维。主成分分析除了用于数据预处理，也可以用来可视化数据。一图胜万言。一旦数据可视化，在我们的机器学习模型中就可以更容易得到一些洞见并且决定下一步做什么。 在这篇教程中，你将发现如何使用PCA可视化数据，并且使用可视化
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
您是否曾经遇到过这样一种情况：您试图分析一个复杂且高度相关的数据集，却对信息量感到不知所措？这就是独立成分分析 (ICA) 的用武之地。ICA 是数据分析领域的一项强大技术，可让您分离和识别多元数据集中的底层独立来源。
相关术语熟悉 首先认识数据的属性 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征 标称属性 标称属性的值是一些符号或事物的名称，这一些值可以看做是枚举的 比如，职业，具有教师、农民、程序员等等 二元属性 二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，0代表该属性不出现，1代表出现，二元属性也叫作布尔属性 二元属性有对称或者非对称一说 序数属性 值之间可能有有意义的序或者秩评定 数值属性 它是可度量的值，可以是区间标度或者比例标度 离散属性与连续属性 这个...好理解 数据的基本统计描述 中心趋势度量：
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%。
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据，以便用于建立预测模型。
感兴趣的可以自己去阅读该文章：《Dynamic transcriptional reprogramming leads to immunotherapeutic vulnerabilities in myeloma》
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。
现今，推荐系统被用来个性化你在网上的体验，告诉你买什么，去哪里吃，甚至是你应该和谁做朋友。人们口味各异，但通常有迹可循。人们倾向于喜欢那些与他们所喜欢的东西类似的东西，并且他们倾向于与那些亲近的人有相似的口味。推荐系统试图捕捉这些模式，以助于预测你还会喜欢什么东西。电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已经积极的部署了它们自己的推荐系统，以帮助它们的客户更有效的选择产品，从而实现双赢。 两种最普遍的推荐系统的类型是基于内容和协同过滤（CF）。协同过滤基于用户对产品的态度产生推荐，也就是说，它使用“人群的智慧
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
CCA 因为 seurat 的广泛使用，所以基本是目前最流行的数据整合方法，但是之前读原来的文章的时候觉得有点奇怪，感觉和传统的CCA不太一样，当时和同学讨论了一下也没有想通，最近实验室同学又提起觉得 CCA 有点问题，就又给了我一个机会来重新理解一下原来的 CCA anchor，这次比较快就想明白了，原来 CCA anchor 的本质其实不是 CCA 而是 paired PCA，或者说是另类的 MDS，私以为和 MDS 的关系比 CCA 更近。
PCA就是找出数据中最主要的方面，用数据中最重要的方面来代替原始数据。假如我们的数据集是n维的，共有m个数据(x1,x2,...,xm)，我们将这m个数据从n维降到r维，希望这m个r维的数据集尽可能的代表原始数据集。
本课题着眼于谱聚类在社会化推荐挖掘中的应用研究。谱聚类算法是基于图论的数据聚类算法，与其他聚类方法相比具有明显的优势：建立在谱图理论的基础之上；操作简单，易于实现；具有识别非高斯分布的能力，非常适用于许多实际应用问题。所以，谱聚类算法成为近几年来机器学习领域的一个新的研究热点，处理方法以及机器学习本身算法理论的学习和代码实现在各领域具有相同性，之后同学可以在其他感兴趣的领域结合数据进行分析，利用此课题所学知识举一反三。
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
2021年8月，来自美国研究人员在《BMC Bioinformatics》杂志发表了题为“CoSTA: unsupervised convolutional neural network learning for spatial transcriptomics analysis”的研究论文，提出了CoSTA：一种通过卷积神经网络（ConvNet）聚类学习基因表达矩阵之间空间相似性的新方法。
这篇笔记会将几本的线性回归概念和最小二乘法。 在机器学习中,一个重要而且常见的问题就是学习和预测特征变量(自变量)与响应的响应变量(应变量)之间的函数关系 这里主要讨论线性函数:在特征和响应之间
今天给大家介绍北京理工大学刘滨教授和哈工大（深圳）徐勇教授团队在“IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics“上发表的工作 “Protein Fold Recognition Based on Auto- Weighted Multi-view Graph Embedding Learning Model”。蛋白质折叠识别对于蛋白质结构预测和药物设计都至关重要。目前已经提出一些方法来从蛋白质序列提取有识别度的特征来进行折叠识别，但是如何集成这些特征以提高预测准确性，仍是一个具有挑战性的问题。在本文中，作者提出两种新的模型：AWMG和EMfold。AWMG是一种基于多视图学习框架的模型，其将每个视图视为对应蛋白质数据源的中间表示形式，例如进化信息和检索信息。Emfold是一种集成模型，它结合AWMG和DeepSS这两种互补的方法，其中DeepSS是一种基于模板的算法，集成了SPARKS-X 和 DeepFR 算法。Emfold集成了基于模板算法和机器学习的优势。实验结果表明，AWMG 和 Emfold的性能显著优于其他现有的预测方法。
R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基
数据方差相同的时候，一次判别就可以，如左图所示;但如果方差差别较大，就是一个二次问题了，像右图那样。
EDA是我们更好地理解数据集的重要方式之一。几乎所有的数据分析和数据科学专家都在产生新观点或者数据建模之前先做EDA。在现实生活中，依赖于数据集的复杂度和完整性，这个过程会花费大量时间。当然，变量越多，我们在下一步开始前就需要探索越多才能获得结论。
最近在复习python的科学计算，突然心血来潮，想看看R的数据处理和python的区别在哪，所以就有了这篇文章。 R语言简介 四十多年前， R 语言的始祖诞生了 ， John Chambers 在贝尔实验室中开发出S语言 ，用于快速地进行数据探索， 统计分析和可视化 。十几年后 , 新西兰奥克兰大学的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 在 S 语言的基础上发明了 R 语言 。 R 语言流淌着统计学的血液 ， 它内置了海量的统计函数 ，使用者可以利用其对数据进行快速交互分析 。
在介绍了缺失值处理的方法之后，我们可以得到完整的数据集，但在进行数据分析之前，还需要对数据进行整理，下面我们将介绍数据整理的相关知识。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化，这一次为大家详细讲解主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作
为了建模槽间关系，本文提出了一种新的混合体系结构，它通过来自图注意网络的表示来增强 GPT-2，从而允许对槽值进行因果的、顺序的预测。模型体系结构捕获跨域的槽间关系和依赖关系。
比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道
如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
R语言提供了许多内置的数据集，这些数据集可以在学习和练习时使用，帮助你熟悉R的数据分析和可视化操作。以下是一些常用的内置数据集及其简要介绍：
📷 本文主要阐述： 推荐系统的评估（Evaluation） 推荐系统的冷启动问题（Cold Start） 推荐系统实战（Actual Combat） 推荐系统案例（Case Study） 浏览前三章的内容请见上篇。 4. 推荐系统的评估（Evaluation） 📷 如何判断推荐系统的优劣？这是推荐系统评测需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方： 用户 物品提供者 提供推荐系统的网站 好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。
在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。
这一节话不多说，这一期直接进入主题，开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前，先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集，之后在介绍数据结构时，也会大量使用到这些数据集。
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