来源：机器之心、深度学习爱好者 本文约3100字，建议阅读6分钟 本文为你介绍机器学习的基本概念、原理和常见算法。 [ 导读 ] 四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读，我们对这些图表进行了编译和拆分，分三大部分对这些内容进行了呈现，希望能帮助你进一步扩展阅读。 一、机器学习概览 1. 什么是机器学习？ 机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用
机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向乃至人类自身。但你了解现在正在发生的这场变革吗？四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）近日发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读，机器之心对这些图表进行了编译和拆分，分三大部分对这些内容进行了呈现，希望能帮助你进一步阅
商业智能（Business Intelligence）简称 BI，即通过数据挖掘与分析找到商业洞察，助力商业成功。
选自PwC 作者：Alan Morrison、Anand Rao 机器之心编译 参与：吴攀、晏奇 机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向乃至人类自身。但你了解现在正在发生的这场变革吗？四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）近日发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于
De Novo Software自1998年以来一直在开发流式细胞仪数据分析解决方案。在过去的20多年中，FCS Express已成为世界知名的强大且易于使用的数据分析应用程序。
来源：机器之心本文约3300字，建议阅读5分钟本文介绍了机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。 一、机器学习概览 1. 什么是机器学习？ 机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。 2. 机器学习和人工智能的关系 机器学习是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。机器学习是人工智能领域的一部分，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。 3. 机器
做数据可视化分析时，会出现两个极端，一是不管什么需求，用表格干就完了。再者就是追求炫酷的可视化效果，堆叠各种“高端”的可视化图表，用户看不懂，华而不实。基于实际的分析需求以及要表达的信息内容，选择最匹配的图表形式，才能可视化得恰到好处。每种图表能够承载的数据格式以及反映的数据信息各不相同，这一次主要想分享瀑布图的用法，不管以后是做定制化的可视化页面开发，还是做自助BI图表类型的扩展，都会有所帮助。
Origin是一款广泛应用于科学数据分析和绘图的软件，具有许多独特的功能。本文将通过实际案例来介绍其中四个功能。
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。实际上，这种分析只是对预测的实际经济意义的一个小的指示。因此，在我们的方法中，我们还通过交易适当的波动率衍生品来测试我们的预测。
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测
选自DL4J 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、思源 尽管性能没有流行的生成模型好，但受限玻尔兹曼机还是很多读者都希望了解的内容。这不仅是因为深度学习的复兴很大程度上是以它为前锋，同时它那种逐层训练与重构的思想也非常有意思。本文介绍了什么是受限玻尔兹曼机，以及它的基本原理，并以非常简单的语言描述了它的训练过程。虽然本文不能给出具体的实现，但这些基本概念还是很有意思的。 定义 & 结构 受限玻尔兹曼机（RBM，Restricted Boltzmann machine）由多伦多大学的 Geoff
在数字经济建设和数字化转型的浪潮中，数据可视化大屏已成为各行各业的必备工具。然而，传统的数据大屏往往以图表和指标为主，无法真实地反映复杂的物理世界和数据关系。为了解决这个问题，3D模型可视化和数字孪生技术应运而生，它们可以将真实世界的物理对象、过程或系统，以及它们之间的关系和相互作用，构建成虚拟的数字模型，并以立体、动态、交互的方式展示在数据大屏上，实现数据的可视化、可感知、可控制。
有赞是一家SaaS公司，更是一家大数据公司。如何从海量数据中高效地挖掘数据的价值，并对数据进行可视化分析与展示，是我们亟待解决的问题。鉴于此有赞BI平台应运而生，BI平台经过多次迭代，使用户可以快速方便地在BI平台进行数据的分析与展示，满足了不同业务的取数需求，目前月均 UV 700+，PV 3W5+，报表总数 5K+。
注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分： 概述 Spark分布式处理 线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction) 神经
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。我们围绕高频波动率技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
论文状态：Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址：https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址：https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark
2022年9月17日，华南理工大学王领老师团队[1]在Briefings in Bioinformatics上发表文章。作者提出了FP-GNN，一种基于分子指纹（fingerprint，FP）和图神经网络（graph neural networks，GNN）的分子性质预测模型，结合了分子指纹表示和基于图神经网络的分子图表示。
本期为大家推荐5篇论文，论文主题涉及到当前研究最新动向，如异质图上的新基准，能够平衡不类别节点数量的最新GNN模型，GNN同MLP模型的对比，解决图表示学习关于异构性、归纳性和效率问题的方法，图表示学习的GNN的外推分析等。
选自automating the future 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 在这篇文章中，作者们使用 Elixir 编程语言创建一个标准的 3x3 深度学习神经网络。希望读者能通过阅读本文而对先进的遗传编程（genetic programming）和 Elixir 中新的人工智能技术有更深的理解。 开篇语 研究深度学习如从事巫术般疯狂。人们必须花费相当多的时间理解技术，同时在创造真正自动化的东西时考虑其优点和缺点，还要在半夜醒来时担心自动化将对我们的社会造成多大的颠覆。 创建你的第一个神经网络
本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授课题组、中南大学曹东升教授课题组、和腾讯量子实验室联合发表的一篇文章。该文章提出了一种用于机器学习打分函数（machine-learning scoring functions, MLSFs）训练和测试的无隐藏偏差（hidden bias）数据集构建新方法。该方法引入四种技巧来消除隐藏偏差，针对特定靶标的活性分子，基于条件分子生成和分子对接，可以基于已知的活性分子高效地生成相应的诱饵分子(假定的负样本，decoys)，为MLSFs的训练和测评提供了相对无偏的数据集。
2022年12月1日，来自日本东京大学的学者在Journal of Chemical Information and Modeling上发表论文“Exploration of Chemical Space Guided by PixelCNN for Fragment-Based De Novo Drug Discovery”。论文中，作者提出了像素卷积神经网络PixelCNN，将SMILES字符串转换为2维矩阵数据，应用掩蔽神经网络层建立模型。作者对PixelCNN的性能进行了多方面的分析，并将其与RNN在生成期望性质的分子方面和基于片段生长优化的化学空间探索方面进行了详尽的比较。
本文将讨论数据科学爱好者常犯的一些错误，我也会提供一些资源帮助大家避开数据科学学习上的陷阱。
瀑布图是一种二维图表，专门用于了解随着时间或多个步骤或变量的增量正负变化的影响。瀑布图也称为浮砖图、飞砖图。
为了带大家抢先领略高质量论文，小编特意整理了八篇ICCV 2019最新GNN相关论文，并附上arXiv论文链接供参考——点云结合、姿态估计、行为定位、视觉传感、多标签图像识别、视觉问答、图匹配等。
一套完整的BI报表应该至少具备以下四个条件： 条件一：能够批量处理有一定规模的数据； 条件二：能够保证数据的时效性及准确性； 条件三：能够将实际业务中所涉及的所有相关数据整合到一起，搭建统一的多维数据
在图像理解领域，多模态大模型已经充分展示了其卓越的性能。然而，对于工作中经常需要处理的图表理解与生成任务，现有的多模态模型仍有进步的空间。
随着市场环境的复杂化，在数据分析中，能否提供更具商业洞察力的数据信息正在成为考核业务员能力的重要参考指标。加强以下两大块能力至关重要：
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
本文介绍了永洪BI在创建数据集模块中的常见设置，包括新建层次、新建文件夹、设置字段别名、设置字段可见性、设置数据加载条数以及数据级别的权限设置。同时，本文还提供了相应的示例和截图，以帮助用户更好地理解设置的方法和意义。通过这些设置，用户可以更好地组织和管理数据，并利用永洪BI的强大分析功能进行数据分析。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍Charts组件与QSql数据库组件的常用方法及灵活运用。
交互式分析是一种为实现智能化的业务分析的报表解决方案，使静态的报表尽可能动态化，即报表数据动态化和报表形式动态化，从而提升报表的实际使用价值。根据用户的分析角度和数据选择的不同而出现不同的报表展现形式。交互式分析为用户提供交互功能，用户可以在运行报表之前输入或选择值，从而决定报表数据和形式。用户使用交互式分析不仅可以显示或隐藏报表中的内容，也可以通过点击其中的链接访问其他报表或对象。交互式分析是动态的，用户也可以按照自身的需求动态定义数据呈现。简而言之交互式分析是在静态报表上添加用户可操作的功能，使报表变得可交互。交互式分析能在报表分析过程中带来以下优势：
今天说一下帆软的弊端，优势什么的请自己去发现，使用了这么久帆软了，唯一感觉的是赶紧找一台服务器安装上，本机跑太消耗内存了。
注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。
今天我们介绍2022年在圣母大学组织的一个网络生物学未来方向研讨会，本文由研讨会参与者合著，总结了研讨会的讨论，预计其将帮助塑造网络生物学未来计算和算法研究的短期和长期愿景。网络生物学是一个跨学科领域，集计算科学和生物科学于一体，对于深入理解细胞功能和疾病至关重要。该领域存在约20年，仍处于初级发展阶段。由于多种因素导致该领域发生了快速变化和出现了新的计算挑战，包括数据复杂性的增加和不同组织水平上多种数据类型的出现以及数据量的增长。这意味着该领域的研究方向也需要发展。因此，汇聚了网络生物学各个计算和算法方面的活跃研究者，以确定这个领域的紧迫挑战。讨论的主题包括：生物网络的推断和比较、多模态数据整合和异构网络、高阶网络分析、网络上的机器学习以及基于网络的个体化医学。
介绍 我一直很欣赏EXCEL蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算，还能使用它对数据进行分析。EXCEL被广泛运用到很多领域，例如：金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说，EXCEL可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前，对于新入门的小白来说，事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时，EXCEL也有它的一些不足之处，即它无法非常有
导语：此文编译自FCC（FreeCodeCamp），作者为Déborah Mesquita，该作者利用神经网络和TensorFlow进行了机器文本分类，并提出了一种新颖的学习方法——宏观分析。机器人圈希望通过此文对圈友开始机器学习的探索之路有所帮助，文章略长，请耐心阅读并收藏 。我们附上了此实例最终代码的GitHub链接，供圈友学习使用。 开发人员经常说，如果你想要着手机器学习，你就应该首先学习算法是如何运行的。但是我的经验告诉我并不需要如此。 我认为，你应该首先能够宏观了解：这个应用程序是如何运行的。一
作者 CDA 数据分析师 一套完整的 BI 报表应该至少具备以下四个条件： 条件一：能够批量处理有一定规模的数据； 条件二：能够保证数据的时效性及准确性； 条件三：能够将实际业务中所涉及的所有相关数
作者 CDA 数据分析师 我一直很欣赏 EXCEL 蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算，还能使用它对数据进行分析。EXCEL 被广泛运用到很多领域，例如：金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说，EXCEL 可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前，对于新入门的小白来说，事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时，EXCEL也有它
译者：董梁 本文长度为3058字，预估阅读时间5分钟。 我们今天要向大家分享19个令人大开眼界的可靠消费者研究数据源。 Kyle的注释： 数据是分享洞察、支持创意和发现意外趋势的有效方法。许多人回避使用数据，觉得数据似乎难以处理和收集。Ritika Puri的这篇文章为您提供了丰富、易于理解和便于访问的数据源。 对于内容营销来说，数据是非常强大的工具。统计数据可以用来支持您所做的陈述，图表可用作可视化内容并吸引受众。几乎所有最受欢迎的信息图都基于数据和统计来传达信息。在阅读本文时，请记录下那些对您的内容营
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介，可视化动图非常消耗流量，请在wifi环境下查看本篇文章
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。本文的比较对象，主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
本文为CDA金牌讲师李奇原创，转载请在本平台申请授权 随着大数据时代的到来，企业管理者对数据价值的重视度越来越高，他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富，并以此为依据，帮助自己做出正确的战略决策。在此种大环境下，缺乏洞察力的传统业务报表已经开始无法满足复杂市场环境中的企业决策需求，在很多企业中，“能否基于业务分析提供更具商业洞察力的数据信息”正在逐步取代“能否准确、及时地提供业务报表”成为考核业务人员能力的重要参考指标。为了能够提供更具洞察力的信息，需要业务人员强化以下两类能力： 强化所从事业务工作中
现今，软件应用大都选用图表设计来可视化各类软件数据，成功简化界面设计的同时，也大幅提升其用户体验。试想，如若市场上的各种监控、金融、保健以及旅游类软件应用，不再使用此类直观吸睛的图表设计，整个软件应用的用户体验该多糟糕啊！
引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能 在Python中实
今天给大家介绍的是上海科技大学免疫化学研究所蒋华良院士团队在Journal of Medicinal Chemistry上发表了一篇名为“Pushing the Boundaries of Molecular Representation for Drug Discovery with the Graph Attention Mechanism”的文章。寻找具有良好药理、毒理学和药代动力学特性的化学物质对药物发现来说仍然是一个巨大的挑战。深度学习为药物发现领域提供了强大的工具来建立适合不断增长的数据量的预测模型，但这些神经网络学习的内容与人类能够理解的内容之间的差距正在扩大。此外，这种差距可能会引发不信任，限制深度学习在实践中的应用。在此，作者在文章中介绍了一种新的使用图注意力机制来学习药物发现相关数据集的图神经网络结构——Attentive FP来进行分子表示。通过实验证明，Attentive FP模型不仅在各种数据集上达到了最高水准的预测性能，而且它学习到的是可解释的。通过特征可视化表明，Attentive FP通过从特定任务中学习非局部分子内的交互帮助研究人员发现超出人们预期的潜在的化学信息。
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