你有没有想过是什么原因导致了这些排名的高差异?换句话说，为什么一个模型在私有排行榜上评估时会失去稳定性? 在本文中，我们将讨论可能的原因。我们还将学习交叉验证和执行它的各种方法。 模型的稳定性? 总
有各种各样的方法试图衡量候选模型和真实模型之间有多少信息丢失的模型误差。当然，真正的模型（实际用于生成数据）是未知的，但是给定某些假设，我们仍然可以获得它与我们提出的模型之间的差异的估计。对于给定的问题，该差异越大，误差越高，并且测试模型越差。
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。
高水平的深度学习库，如TensorFlow，Keras和Pytorch，通过隐藏神经网络的许多乏味的内部工作细节，使深度学习从业者的生活变得更容易。尽管这是深度学习的好方法，但它仍然有一个小缺点:让许多基础理解较差的新来者在其他地方学习。我们的目标是提供从头开始编写的一个隐藏层全连接神经网络分类器(没有深度学习库)，以帮助消除神经网络中的黑箱。 项目地址:https://github.com/ankonzoid/NN-from-scratch 所提供的神经网络对描述属于小麦的三类内核的几何属性的数据集进
简介 BRAVH是一个recyclerView的adapter，能够快速适配多种类型adapter，可定制，用的人挺多，下面我们就来分析分析他的源码，模拟来写一个我们的adapter。 我们将recyclerView的adapter与自定义viewholder联系在一起，使用了BaseQuickAdapter<T, K extends BaseViewHolder>来作为recycler.adapter 先看BRAVH的BaseViewHolder类 BaseViewHolder extends Recyc
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。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： How to Start Competing on Kaggle 作者 | Chirag Chadha 翻译 | IinIh 编辑 | 邓普斯•杰弗、王立鱼
前面我们简单学习了线性回归、逻辑回归，不知道有没有做一个总结，那就是什么时候该用逻辑回归？
今天我给大家盘点下机器学习中所使用的交叉验证器都有哪些，用最直观的图解方式来帮助大家理解他们是如何工作的。
机器学习之路 系列 （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2022.2.25） 注释：文章会不定时更新补充
模式分类（pattern classification）和机器学习（machine learning）是非常热的话题，几乎在所有的现代应用程序中都得到了应用：例如邮局中的光学字符识别（OCR），电子邮件过滤，超市条形码扫描，等等。 在这篇文章中，我会简要描述一个典型的监督学习任务的主要概念，这些概念将作为将来的文章和实现各种学习算法的基础。 机器学习和模式分类 预测建模是建立一个能够进行预测的模型的通用概念。通常情况下，这样的模型包括一个机器学习算法，以便从训练数据集中学习某些属性做出这些预测。 预测建模可
我们对本月的更新感到非常兴奋！我们发布了两个最重要的社区请求：Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外，我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来，AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果，因此请务必尝试一下！如果您想了解本月的所有更新和增强功能，请查看完整的博客。
评估机器学习模型的程序是，首先基于机器学习训练数据对其进行调试和评估，然后在测试数据库中验证模型是否具有良好的技能。通常，在使用训练数据集评估模型后，你会对得到的成绩非常满意，但用测试数据集评估模型时成绩不佳。在这篇文章中，你会了解到当这个常见问题出现时，你需要考虑的技术和问题。
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo 。
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程
在使用机器学习算法进行建模和训练时，我们有时会遇到一些警告和错误提示。其中之一是"Fit Failed Warning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these param"。本文将介绍这个警告的原因，并提供一些解决方法。
常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具备增量学习的能力。
在实际研究中我们很多时候会碰到小数据集，特征数量远远大于样本量，比如我们希望预测患者对某种新疗法的反应。每个患者都包含了许多电子病历中的特征，但由于参加临床试验的患者数量有限，弄清楚哪些预测因素与对治疗真正相关就变得颇具挑战。在大样本的研究中，我们可以留出足够多的患者来测试模型的结果。但是对于一项小样本研究就会存在一些缺陷，比如为了留出验证集，用于训练模型的数据点就会进一步被压缩，导致信息丢失等等。
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
本文介绍一篇拜罗伊特大学2022年7月发表在nature communications的《ProtGPT2 is a deep unsupervised language model for protein design》。蛋白质设计在自然环境和生物医学中发挥着重要作用，旨在为特定用途设计全新的蛋白质。受到近期Transformer架构在文本生成领域成功的启发，作者提出ProtGPT2，一种在蛋白质空间上训练的语言模型，用于生成遵循自然序列原则的全新蛋白质序列。ProtGPT2生成的蛋白质显示出天然氨基酸倾向，而无序预测表明，88%的ProtGPT2生成的蛋白质是球状的，与自然序列一致。蛋白质数据库中的敏感序列搜索表明，ProtGPT2序列与自然序列有着远亲关系，相似网络进一步证明，ProtGPT2是对蛋白质空间中未探索区域的采样。ProtGPT2生成的序列在探索蛋白质空间的未知区域时，保留了天然蛋白质的关键特征。
◆ 通过查询实施解放 基于查询的数据解放涉及查询数据存储并将所选择的结果发布到相关的事件流中。一个使用合适的 API、SQL 或类 SQL 语言的客户端会被用于向数据存储请求特定的数据集。必须能够批量查询数据集以提供事件的历史记录，然后定期更新，以确保数据的更改被发布到输出事件流中。 此模式有几种查询类型。 ◆ 批量加载 执行批量查询并加载数据集中的所有数据。当需要在每个轮询间隔加载整张表时，以及在进行增量更新之前，都需要执行批量加载。 批量加载成本很高，因为它需要从数据存储中获取整个数据集。对较小的数据集
交叉验证（也称为“过采样”技术）是数据科学项目的基本要素。它是一种重采样过程，用于评估机器学习模型并访问该模型对独立测试数据集的性能。
● 高密度：采用编码、位打包（bit-packing）和复制数据删除（deduplication techniques）技术来优化数据集的内存占用率。
当我在写一上来就主从、集群、哨兵，这谁受得了的时候，好多小伙伴就迫不及待的留言想看这些模式了，今天我们就从配置文件、设计原理、面试真题三个方面来聊一聊 Redis 的主从复制。
“我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代)。IT和DT之间，不仅仅是技术的变革，更是思想意识的变革，IT主要是为自我服务，用来更好地自我控制和管理，DT则是激活生产力，让别人活得比你好”——阿里巴巴董事局主席马云。
这次介绍一种类似表征学习的训练方法，用于类别的增量学习，来自于CVPR2021的一篇文章"DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental Learning"。
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
在当下行业大地震的环境中，如何不让自己陷入被替代或被裁员的危机？掌握硬技术，向技术要红利非常重要！
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
本次分享的是PLOS Computational Biology于2021年8月4日刊登的文章《Deep geometric representations for modeling effects of mutations on protein-protein binding affinity》，作者是来自分别来自清华大学的Xianggen Liu，Pengyong Li, Sen Song和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Yunan Luo以及彭健。在这次的研究中，作者团队开发了一个名为GeoPPI的深度学习框架。基于蛋白质的三维结构，GeoPPI首先通过自监督学习方案学习编码蛋白质结构拓扑特征的几何表示，然后将这些表示用作训练梯度增强树的特征，以预测突变后蛋白质-蛋白质结合亲和力的变化。
如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢，同时还很难找到一个很好的解，我们接下来就会遇到这种情况。这种问题通常被称为维数灾难（curse of dimentionality）。
自定义列和区域的数据绑定 当表单被绑定到一个数据集时，表单中的列就会相继的被分配到数据集的区域上。例如，第一个数据域分配给列A，第二个数据区域分配给列B，等等。你也可以改变分配顺序，将任意域分配给任意列。 默认情况下，绑定的表单继承数据库中列的宽度。如果你想要设置你自己的列宽，你可以在绑定Spread控件之后设置列宽，或者将DataAutoSizeColumns属性设置为false并设置列宽。 如果你将多个Spread控件绑定到了一个单一的数据集，你可以将每一个Spread控件中表单的AutoGenerat
在本文中，作者提出了一种在线聚类方法，称为对比聚类(CC)，它明确地执行实例级和集群级的对比学习。具体来说，对于给定的数据集，通过数据增广构造正实例对和负实例对，然后投影到特征空间中。其中，在行空间和列空间分别进行实例级和簇级的对比学习，方法是将正对相似度最大化，将负对相似度最小化。作者的关键观察是，特征矩阵的行可以被视为实例的软标签，相应地，列可以进一步被视为聚类表示。通过同时优化实例级和集群级的对比损耗，该模型以端到端方式联合学习表示和集群分配。此外，该方法可以及时计算每个个体的簇分配，即使是在数据以流形式呈现的情况下。大量的实验结果表明，CC聚类算法在6个具有挑战性的图像基准上的性能显著优于17种竞争聚类算法。特别是，CC在CIFAR-10 (CIFAR-100)数据集上达到了0.705(0.431)的NMI，与最佳基线相比，性能提高了19% (39%)
近日，由第四范式、ChaLearn、微软和阿卡迪亚大学联合举办的《The 3rd AutoML Challenge: AutoML for Lifelong Machine Learning》挑战赛落下帷幕。自 8 月份上线以来，本次赛事吸引了二百余支队伍参赛，其中包括 MIT、UC Berkeley、清华大学、北京大学等国内外顶尖高校，微软、腾讯、阿里巴巴等科技巨头，Rapids.ai 等新兴创业公司，以及一些来自开源社区的开发者。
近日，Michael A. Lones教授在arXiv提交了一篇论文，全面论述了机器学习在实际应用中的常见陷阱以及对应方法，以帮助机器学习的学术小白们快速入门。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文中整理出一些常见的数据拆分策略。 将数据集分解为训练集，可以帮助我们了解模型，这对于模型如何推广到新的看不见数据非常重要。如果模型过度拟合可能无法很好地概括新的看不见的数据。因此也无法做出良好的预测。 拥有适当的验证策略是成功创建良好预测，使用AI模型的业务价值的第一步，本文中就整理出一些常见的数据拆分策略。 简单的训练、测试拆分 将数据集分为训练和验证2个部分，并以80％的训练和20％的验证。可以使用Scikit的随机采样来执行此操作。
将数据集分解为训练集，可以帮助我们了解模型，这对于模型如何推广到新的看不见数据非常重要。如果模型过度拟合可能无法很好地概括新的看不见的数据。因此也无法做出良好的预测。
决策树，聚类和线性回归算法之间的差异已经在很多文章中得到了说明（比如这个和这个）。但是， 在哪里使用这些算法并不总是很清楚。通过这篇博文，我将解释在哪里可以使用这些机器学习算法，以及根据你的需求选择特定算法时应考虑哪些因素。
随着Apache Hudi变得越来越流行，一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi，Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力。为利用Hudi的upsert和增量拉取能力，用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表。此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制。
一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章。
前面两篇文章和小伙伴们聊了redis中的数据备份问题，也对快照备份和AOF备份做了对比，本文我们来聊聊redis中的主从复制问题，算是数据备份的第三种解决方案。
2022年5月30日，以色列特拉维夫大学Blavatnik计算机科学学院的Haim J. Wolfson等人在Nat Methods杂志发表文章，提出了一种可解释的深度学习模型，该模型直接从原始数据中学习具有功能的结构基序 (motifs)，从而可以将蛋白质结合位点和抗体表位准确地映射到蛋白质结构上。
第8章 降维 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@loveSnowBest 校对：@飞龙 很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢，同时还很难找到一个很好的解，我们接下来就会遇到这种情况。这种问题通常被称为维数灾难（curse of dimentionality）。 幸运的是，在现实生活中我们经常可以极大的降低特征维度，将一个十分棘手的问题转变成一个可以较为容易解决的问题。例
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