大部分数据科学都涉及来自大型随机样本的数据。 在本节中，我们将研究这些样本的一些属性。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
“Xgboost，LightGBM，Catboost，HistGradient。”
在处理单变量时间序列数据时，我们预测的一个最主要的方面是所有之前的数据都对未来的值有一定的影响。这使得常规的机器学习方法(如训练/分割数据和交叉验证)变得棘手。
假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
小编邀请您，先思考： 1 聚类算法有什么应用？ 2 如何做聚类？ 看看下面这张图，有各种各样的虫子和蜗牛，你试试将它们分成不同的组别？ 完成了吗？尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」，但一般来说我们可
要学习统计，就不可避免得先了解概率问题。概率涉及诸多公式和理论，容易让人迷失其中，但它在工作和日常生活中都具有重要作用。先前我们已经讨论过描述性统计中的一些基本概念，现在，我们将探讨统计和概率的关系。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
偏度（skewness）是用来衡量概率分布或数据集中不对称程度的统计量。它描述了数据分布的尾部（tail）在平均值的哪一侧更重或更长。偏度可以帮助我们了解数据的偏斜性质，即数据相对于平均值的分布情况。
嵌入汇编是指在C和C++的源程序中插入汇编语言指令，也称内嵌汇编、内联汇编或行内汇编。VisualC++中使用“__asm”关键字指示嵌入汇编，不需要独立的汇编系统就可以正常编译和连接。使用“__asm”关键字既可以引导单条回汇编语言指令，也可以用空格在同一行分隔多个“__asm”引导的汇编语言指令，更好的方法是使用花括号书写一个汇编语言程序片段。
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式，形象地展示中心极限定理是什么，是如何发挥作用的。
时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支，广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。
假设你是一所大学的院长，你收到一份相关报告显示你的学生每晚平均睡眠时间为6.80小时，而全国大学学生的平均睡眠时间为7.02小时。
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。统计学上，一个时间序列即是一个随机过程的实现。时间序列按其统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列两类。在实际生活中遇到的序列，大多数是不平稳的。
选自pyimagesearch 机器之心编译 参与：乾树、蒋思源 在本文中，我们将学习如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。为了模拟长时曝光，我们采用了对一组图像取平均值的帧平均
Tag : 「模拟」、「构造」现有一份 次投掷单个「六面」骰子的观测数据，骰子的每个面从 到 编号。观测数据中缺失了 份，你手上只拿到剩余 次投掷的数据。幸好你有之前计算过的这 次投掷数据的平均值。
技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。此外，目前对解释、分析和使用这些数据的技术人员需求也很高，这在未来几年内会呈指数增长。这些新角色涵盖了从战略、运营到管理的所有方面。因此， 当前和未来的需求将需要更多的数据科学家、数据工程师、数据战略家和首席数据官这样类似的角色。
选自Medium 作者：Peter Gleeson 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源、李泽南、李亚洲 在理解大数据方面，聚类是一种很常用的基本方法。近日，数据科学家兼程序员 Peter Gleeson
我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法 一文，通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关，而且速度也相当的快，当时在被博文的评论里有博友提出了如下的问题：
【AI100 导读】本次测试的重点主要集中在概念、聚类基本原理以及各种技术的实践知识等方面。本文为下部，包括21-40题。上部请查看： 测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（上） Q
来源：机器之心 作者：Peter Gleeson 校对：吼海雕 编辑：冯夕琴 本文共6800字，建议阅读17分钟 本文对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。 看看下面这张图，有各种各样的虫子和蜗牛，你试试将它们分成不同的组别？ 不是很难吧，先从找出其中的蜘蛛开始吧！ 完成了吗？尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」，但一般来说我们可以将这些虫子分成四组：蜘蛛、蜗牛、蝴蝶/飞蛾、蜜蜂/黄蜂。 很简单吧？即使虫子数量再多一倍你也能把它们分清楚，对吗？你只需要一点时
当我们想了解不同年级的学习态度是否有区别，进而提供有针对性的教学方案，又或者分析不同职业对某产品的购买意愿是否有差异，进而根据分析结果精准投放广告。以上这些分析两个及两个数据之间的差异情况都可以使用同一种分析方法——方差分析。
Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969715313164?via%3Dihub#bb0020 “如果我们知
大数据文摘出品 编译：halcyon、蒋宝尚 在Google I/O 2018开发者大会上，发布了一款名为Google Duplex的语音助手，其表现非常惊艳，一时间大家都认为Google Duplex通过了图灵测试。然而，一些人持反对意见，认为Duplex并没有通过图灵测试，单击这里查看相关报道。 如何判断AI是否具有和人脑相当的能力一直是受争议的话题，图灵测试是否是唯一的判断方法？保加利亚科学院（Bulgarian Academy of Sciences）的最新论文给出了计算AI的智商（IQ）的方法，尝
笔者寄语：本文中大多内容来自《数据挖掘之道》，本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候，觉得在监督学习之后，做一个混淆矩阵就已经足够，但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率。需要完整的评价模型的方式。
有一次，我在 twitter 上看到 Jeremy Howard 引用 Yann LeCun 关于 batch 大小的话：
我们在日常生活中做出决定时，总会在心里提前打个“小算盘“——估算一下概率值P，研究者做某项检测，根据概率值P，得出最终的结果；资本家做投资，根据以往数据的统计分布，估算P值，得出最终的决策等等。P值在潜移默化地影响着我们的生活，那么有没有想过我们所依赖的P值到底可靠吗？
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。
技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。此外，目前对解释、分析和使用这些数据的技术人员需求也很高，这在未来几年内会呈指数增长。这些新角色涵盖了从战略、运营到管理的所有方面。
本文作者 Saurav Kaushik 是数据科学爱好者，还有一年他就从新德里 MAIT 毕业了，喜欢使用机器学习和分析来解决复杂的数据问题。看看以下40道题目，测试下你能答对多少。 作者 | Saurav Kaushik 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 介绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程
基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法,随机森林,梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(新鲜),重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树
简介: 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法，随机森林，梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(新鲜)，重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于
来源：“数盟社区” 原文链接：http://dataunion.org/23697.html 简介 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树的建模。在成功完成本教程之后,
由于Python的良好生态，很多时候我们的程序只是通过调用别人写好的方法即可实现功能。
设每一次采样的观测值为Px,Py,Pz 所有采样值均默认服从正态分布和马尔可夫性（可能性均可按照发生概率运算） 假设采样频率是10次/秒 根据卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波器代码如下 float gyrox = -(gx - gxo) / GyroRatio * dt; //x轴角速度 float gyroy = -(gy - gyo) / GyroRatio * dt; //y轴角速度 float gyroz = -(gz - gzo) / GyroRatio * dt;
当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。例如，对于连续结果Y和连续协变量X，可能是Y的期望值是X和X ^ 2的线性函数，而不是X的线性函数。一种简单但通常有效的方法是简单地查看Y对X的散点图，以直观地评估。
你可能听说过核密度估计(KDE：kernel density estimation)或非参数回归（non-parametric regression）。你甚至可能在不知不觉的情况下使用它。比如在Pyt
随机森林是最流行、最强大的机器学习算法之一。它是机器学习集成算法中的一种，可称之为自助集成（Bootstrap Aggregation）或袋装法（Bagging）。
用少量数据来概括大量数字是日常生活中常见的。那么可以用少量所谓汇总统计量或概括统计量(summary statistic)来描述定量变量的数据。任何样本的函数，只要不包含总体的未知参数，都称为统计量(statistic)，那么样本的随机性决定了统计量的随机性。
方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法，本质上研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响。
器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
商业设计做得久了，大家一定见过很多这样的理论和说法：“重要信息一定要放在左上角”；“文字14号最适合阅读”；“最适合阅读的行宽是60~75CPL（character per line）”等等。一直以来，这些理论从用户体验的学术圈流传到商业设计圈，商业设计师们大都口耳相传，一般很少，或基本没有机会去验证这些理论是否准确。
来源：DeepHub IMBA本文约2800字，建议阅读5分钟本文为你整理10个常见的损失函数。 什么是损失函数？ 损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。 损失函数与度量指
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