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关键词

(slow feature analysis, SFA) 是使用来自时间信号的信息来学习不变的线性因子模型(Wiskott and Sejnowski, 2002)。 其基本思想是,与场景中 的描述作用的物相比,场景的重要性通常变化得非常缓慢。例如,在计算机视 觉中,单个像素值可以非常快速地改变。 像ICA的一些变一样,SFA本身不是生成模型, 只是在输入空间和空间之间定义了线性映射,但是没有定义空间的先验, 因此输入空间中不存在 p(x) 布。 为了做出这样的理论预测,必须知道关于配置空间的环境 的动态(例如,在 3D 渲染环境中的随机运动的情况下,理论出位置,相机的速 度的概率布)。 已知潜在因子如何改变的情况下,我们能够理论解决表达这些 因子的最佳函数。在实践中,基于模拟数据的实验上,使用深度SFA似乎能够恢复了 理论预测的函数。

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腾讯、网易、搜狐、头条等四大新闻客户端用户画像

主要内容中国移动新闻资讯应用市场发展现状中国移动新闻资讯应用用户新闻客户端用户差异中国移动新闻资讯应用市场发展现状新闻资讯领域表现突出,用户渗透率超过五成 从整移动端各细领域来看,即时通讯和社交网络的领域渗透率最为突出 中国移动新闻资讯应用用户新闻资讯应用更偏重男性用户 ?中国移动新闻资讯应用用户人为主,在41岁以上人中亦有相对较广覆盖? 新闻资讯应用用户相对收入较高,呈中高收入?新闻客户端用户差异新闻资讯行业格局稳定 ? 月度活跃用户数表现为整稳步增长,腾讯新闻的用户活跃度相对更好 ?腾讯新闻用户性别更加均衡,网易用户更加化?网易新闻用户在地级市以上城市集中度较高,大专及以上的高学历用户占比亦较高 ? 研究内容本报告的主要研究内容涉及中国新闻资讯市场现状、用户行为和,典型新闻客户端用户以及网易新闻客户端相关领域用户

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    数据

    对比统计帕累托正态性检验相关性 → 研究数据的布类型,定量数据、定性数据区基本统计量极差 频率布情况 组组距及组数import numpy 对比对比 → 两个互相联系的指标进行比较绝对数比较(相减) 相对数比较(相除)结构、比例、空间比较、动态对比# 1、绝对数比较 → 相减# 相互对比的指标在量级上不能差别过大# # 2、相对数比较 → 相除# 有联系的指标综合计算后的对比,数值为相对数# 结构、比例、空间比较、动态对比、计划完成度# (1)结构# 在组基础上,各组总量指标与总的总量指标对比 # 2、相对数比较 → 相除# (2)比例# 在组的基础上,将总不同部的指标数值进行对比,其相对指标一般称为“比例相对数”# 比例相对数 = 总中某一部数值 总中另一部数值 → “基本建设投资额中工业 正态性检验利用观测数据判断总是否服从正态布的检验称为正态性检验,它是统计判决中重要的一种殊的拟合优度假设检验。

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    李诞、池子被“骂”上热搜,粉丝竟然只顾买买买!

    态喜剧受众具有哪些消费质?11月22日的数据侠实验室,CBNData高级数据师陈蕾用消费大数据对态喜剧受众的进行了解读,本文为其演讲实录。 本次为四个部态喜剧行业的背景和态喜剧受众的态喜剧受众正在变化的消费模式态喜剧受众的四大消费趋势▍态喜剧行业的背景和点《2018中国泛娱乐产业白皮书》显示,中国泛娱乐产业的发展较为迅速 态喜剧有什么样的态喜剧受众是什么? ▍态喜剧受众的龄相比全国的人口布,态喜剧受众中18-29岁的相对较多,30-34岁人偏少。女性受众中29岁及以下的占比明显高于男性,而35-40岁的在男性中占比较高。? 第一部和第二部均采取传统的调研方式,调查态喜剧的行业和受众,以及这些受众对于态喜剧的理解。第三部和第四部,我们将通过线上消费大数据来态喜剧受众在消费方面的一些

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    消费券背后的乘数效应,基于日本消费“世代变迁”的启示

    而本文中泰证券师将聚焦影响消费的另一面:人口结构变化下,不同世代人的消费意愿、行为的变迁。中泰证券师认为,消费的内核是人的效用,消费习惯是人与人关系的显性表达。 世代人口视角:日本消费社会的“迁徙”为探日本1999-00代消费趋势变化背后的“世代人”的消费驱动,首先我们要明确:日本不同世代及其消费的划点。 “再配政策”社会阶层的固化及上升通道的受阻等冷酷的社会现实的“迎头痛击”,具而言:1)2000代,“世代”面临高失业率、低工作保障。 2)终身雇佣制等制度阻碍了“世代”的晋升通道,进一步“巩固”了社会阶层固化。3)日本政府的收入“再配改革”加剧了“世代”的困境。4)世代单身寄生扩大,催生“单身经济”及“宅经济”。 这种“宅经济”的“异军突起”,也现在,前文消费券中提到的:电子游戏、电脑软硬件、书籍等半耐用品是消费券刺激下“乘数效应”最为明显的细

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    【生信文献200篇】26 韩国人的乳腺癌队列

    Multi-omics profiling of younger Asian breast cancers reveals distinctive molecular signatures」「中文标题:亚洲乳腺癌的多组揭示了独 由于各国的具趋势差异很大,而且可能与全球趋势不同,全世界发病率和死亡率也大不相同。近来亚太地区的国家BC发病率迅速上升使亚洲乳腺癌作为一个独的患者得到了越来越多的重视。 目前尚不清楚的亚洲BCs与西方国家的BCs有哪些子差异所以作者就做了如下研究:对大量在绝经前患者中富集的亚洲BCs进行了完整的外显子组和转录组图谱。 Multivariate analyses of distinctive features多变量为了确定导致SMC和TCGA之间观察到的子差异的原因,我们进行了多变量,以评估不同和关键临床之间的独立相关性 别的,ER阳性的YBC趋向于抵抗内泌治疗。但是为什么YBC患者生存更糟糕却研究不够。得益于多组学技术的发展以及TCGA计划,西方人的乳腺癌的型和遗传性研究的比较清楚。

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    数据小实验(上)

    其中workclass和occupation字段缺失情况一样的,我们需要进一步他们值的布。4、缺失值观察因此对上面四个别进行进一步的观察,尝试修复缺失值。 从workclass为空时,可以发现出现了很多的人。?而且根据我们经验,工作类型缺失,是和龄是存在一定关系,因为龄太小或者退休,工作的都是为空的。因此顺着这条思路,接着往下。 将workclass为空和age对比?以及workclass非空和age的对比?通过对比,确实可以看到有大量的人没有工作,应该是还没有毕业的学生在其中。 因此对于空值做Unknown处理 df.loc.isnull(),native-country] = Unknown3)IncomeIncome在本次中,算是最重要的了,找出高收入人就靠它了 不过处理之前我还是先看一下我们的。?发现很多的数据类型的是object,而不是categorical data。

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    练好数据基本功,掌握常用的统计学指标和六大方法

    三、同期同期(Cohort Analysis,亦称的主要目的是相似随时间的变化(比如用户的回访)。 时期、交叉,得到同期,如各的新客,在后续各的小手工线,可以用于预测后续份的销售趋势。一张图告诉你,什么是同期。? 流量流量,也就是人。不同人在同一个漏斗下的表现情况一定是不一样的,比如淘宝的购物漏斗,男人和女人的转化率不一样,人和老人的转化率也不一样。 五、聚类聚类是根据事物的进行归类,以便根据去做管理、决策。目的是提升效率、降低成本。换句话说就是将很小的单位聚成几类,所关注的对象量级减少。前提:是用于业务。 人千千万,单业务也有自己的形态,例如线下的业务不适合用消费者线上行为作为聚类。?六、相关相关性是指两个或多个变量之间,它们的波动变化具有一定的一致性。

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    因果推断文献解|A Survey on Causal Inference(2)

    观测数据是一个包括“被实施了不同策略的个”的集合,同时我们获取了每个个的策略效果(结果),也许也包括了个的一些其他属性,但是我们不知道每个个与被配的策略之间是否存在这定的关系,即不知道是否某些定属性的个配了定的策略 当结果 没有上标的时候,就代表潜在结果,个水平也可以看成是子层次的例,毕竟个水平也是整的一个子集。作者为什么要将策略效果成这几个部呢? 另外,患者的人口可能包括龄,性别,临床表现等等,其中龄和性别是不受药物影响的策略前,临床表现是受策略影响的策略后。 比如上述例子中的龄,龄会影响治疗效果,对于同一种药物,人可能会康复的更快;龄也会影响治疗策略,人可能更倾向于更激进一些的治疗策略,或者的同一种药物,人可以服用的剂量更大。 整来看,Treatmeant A的治疗效果好于Treatmeant B,但是龄段来看,无论是人还是老人,Treatmeant A的治疗效果都弱于Treatmeant B;这是著名的辛普森悖论

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    【学习】服装调研报告之2:品牌表现及价值数据

    斯邦威、以纯和真维斯的产品定位都是的消费,这一的消费者对时尚流行元素有着更敏感的追求,购买服饰的频率也比较大。马克华菲的品牌定位比较高端,所以品牌的购买频率要稍微低于以上两个品牌。 上图还可显示,仍然有28%的受访者选择继续购买美斯邦威的产品。其次是以纯和马克华菲,议价空间指数也别有27%和26%。5、品牌忠诚度–推荐度? (图6 休闲服饰品牌形象)上图可以看到,马克华菲和萍果被认为是身份的象,可见其品牌树立了良好的形象。美斯邦威、森马等品牌是消费者眼中的象。以纯和唐狮则是价格合理的代表。真维斯是大众化的象。 综合来看,品牌忠诚度比较高的几个休闲服饰品牌如美斯邦威、以纯和真维斯,都普遍定位于和大众化、价格合理这一区域内。7、品牌价值综合? (图7 品牌休闲服饰价值)品牌价值的衡量因素有两个:品牌知晓度和品牌忠诚度。品牌忠诚度从四方面考量:品牌穿着频率,品牌购买频率,品牌议价空间和品牌推荐度。

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    基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 聚类算法)

    ,比如家里有没有车、龄等,但是我们想要这部有属性就没法做到,而要这种所共同含有的共同属性就需要今天我们的Microsoft聚类算法出场了,简单点讲就是:物以类、人以 如上图,下面我们要做的就是要这些有啥了,当然我们最关心的为:最想买自行车的一人、不想买自行车的也可以,至于不明真相的、路人甲、乙...这些个都是些打酱油的了,我们就不了。 下面我们一下最想购买自行车的:首先从图中可以看到龄集中在40来岁,平均为43.65岁? 或者这个店就不卖给三十岁以下的顾客,当然有可能人没有买的,大部是老人给孩子买的,这个就不了..反正数据是这么说的,有图有真相!? 别的属性也可以通过该属性面板进行,可以出我们想要的那部的属性,有针对性的做到定向营销。以上只是通过类的剖面图进行了局部,VS还提供了另外一个专门列举属性的面板:

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    不是你在套路文章,而是文章在套路你!

    青少人(AYAs)患癌可能表现出独的生物学和基因组,导致临床和耐药性的差异。 尽管认识到AYAs的重要性,但CCA的AYAs生物学和基因组学仍然未知。本研究通过外部数据集和临床数据库对AYA CCA患者的临床和进行了研究。二、 流程? 3D:展示了富集的前20个集3G:使用Cytoscape可视化网络图。每一个节点代表一个富集的集。 之前的研究表明,pCCA患者的预后是三种解剖学型中最差的。4C和D:对中国的临床队列的pCCA患者的AYAs和长人进行KM生存,展示了PFS和OS的图像。 图4:AYAs的pCCA患者的临床和术后预后小结作者使用外部数据集TCGA和MSKCC以及中国三甲医院的CCA临床数据库,进行得:与老患者相比,AYA的CCA患者OS较差;对于接受化疗的IV期

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    矩阵笔记(七)值与向量

    alpha则称lambda为mathscr{A}的一个值,称alpha是mathscr{A}的属于值lambda的一个向量用通俗的语言解释向量,其实就是在线性空间V中存在某些殊的向量 ,x_n)^T是A的属于值lambda的向量不同基下线性变换的值与向量的关系定理:相似矩阵有相同的值线性变换在不同基下的矩阵表示的值保持不变,向量不同,但是存在关系,具关系如下若 {L}(V)的向量(mathcal{L}(V)表示线性空间V上的全线性变换的集合),则V_{lambda_i}={alphamid mathscr{A}(alpha)=lambda_ialpha} ,m则W是mathscr{A}的不变子空间方针准对角化与不变子空间的关系tips:准对角矩阵也叫块对角矩阵设mathscr{A}是线性空间V的线性变换,则V可以解为mathscr{A}的不变子空间的直和 充性)设V可以解为mathscr{A}的不变子空间的直和V=W_1oplus W_2取W_1的基alpha_1,alpha_2,...

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    带你了解关系网络在反欺诈领域的常见应用

    这一部主要和前文提到的异常检测相关,这里不再赘述。与客户不同,团不仅依赖于团中每个个,还依赖于整个团作为一个整。 这一方面使得团拥有足够丰富的数据维度,另一方面也增加了问题的复杂性。一般来说,团可以为 (1)和网络结构相关的团伙拓扑以及(2)和个信息相关的团伙实这两个大的维度。 其中,团的拓扑包括团的节点的数量、平均自由度、团中节点间最长的最短路径等;团的实包括团中男女比例、最大龄差,平均龄、团总资产、团总负债等。 团即是对给定网络中的团依据以上进行区,从而挖掘有潜在欺诈风险的团的方法。举一个简单的例子,以团中的男性占比和龄差者两个来对网络中的团进行。 集1中的团男女比例1:1,龄相差0-5岁,集中无人有贷款或买理财产品。这个集很可能描述了由情侣构成的团

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    基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft Naive Bayes 算法)

    这个展示面板可爱多了,集中了决策树算法中的“依赖关系网络”,聚类算法中的“属性配置文件”、“属性”、“属性对比”;同样也是这种算法的优点,简单的预测,基于对立面的结果预测,但也有它的缺点,下面我们接着 通过该面板我们已经可以进行,这一点是决策树算法做不到的,当然这是聚类算法的点,上面图片中含义就能看到了家里有1个或者没有小汽车购买自行车的意愿更大一点。 其它的方法类似,具可以参照我的上一篇聚类算法总结。“属性”和“属性对比”两个面板结果也是继承与聚类算法一样,上一篇文章我们已经详细介绍了,下面只是切图晒晒:? 而且上面的可以看到它还具有聚类算法长项,比如:、属性对比等利器。 通过上面的,我们已经确立了我们的推断,男性和女性同志在想不想购买自行车这件事情上是有差异的,并不是只通过全部的事实就可以得到,当然本身而言就男性和女性这两种地球上有的物种在行为和上就有较大的差距

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    长期限制卡路里的摄入可以延缓衰老吗?

    细胞离方法 老小鼠的fibroblast(n=2)将真皮离成单个细胞后,先去除以下细胞: pre-adipocytes (CD24+), epithelial cells (EpCAM+ 先对转录组测序结果进行PCA、KEGG、GSEA发现老fibroblast 细胞外基质(ECM)基因表达显著下降,包括胶原、糖胺聚糖、相关泌基因;和炎症、固有免疫相关的基因上调。 ② 具有这一质的fibroblast是不是从fibroblast的某个亚增殖而来。 (2个月)和老(18个月)的小鼠fibroblast聚类更近,说明他们的identity比较类似,trajectory表明,老fibroblast很奇怪的和新生鼠fibroblast接近。 结论 fibroblast的lineage identity随着龄的增长而逐渐模糊,并且能获得一种pro-adipogenic

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    Python-数据-(统计量)

    概要用统计指标对定量数据进行统计描述,常从【集中趋势】和【离中趋势】两个方面进行。 平均水平的指标是对个【集中趋势】的度量,使用最广泛的是均值和中位数;反映变异程度的指标则是对个【离开平均水平的度量】,使用较为广泛的指标是标准差(方差)、四位间距。 有时,为了反映在均值中不同成的重要程度,为每个观察值 赋予 可以得到加权平均值: ? 若每个数值出现概率为 ,则均值(期望)为: ? (4)四位间距四位数包括上四位数和下四位数。将所有数值从小到大排序并成四等份,处于第一个割点位置的数值是上四位数。 四位数间距是上四位数 与下四位数 之差,其间包含了全部观察值的一半。其值越大,说明数据的变异程度越大;反之说明变异程度越小。?

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    通过关系网络进行欺诈检测和欺诈团伙发现

    这一部主要和前文提到的异常检测相关,这里不再赘述。与客户不同,团不仅依赖于团中每个个,还依赖于整个团作为一个整。 这一方面使得团拥有足够丰富的数据维度,另一方面也增加了问题的复杂性。一般来说,团可以为 (1)和网络结构相关的团伙拓扑以及(2)和个信息相关的团伙实这两个大的维度。 其中,团的拓扑包括团的节点的数量、平均自由度、团中节点间最长的最短路径等;团的实包括团中男女比例、最大龄差,平均龄、团总资产、团总负债等。 团即是对给定网络中的团依据以上进行区,从而挖掘有潜在欺诈风险的团的方法。举一个简单的例子,以团中的男性占比和龄差者两个来对网络中的团进行。 集1中的团男女比例1:1,龄相差0-5岁,集中无人有贷款或买理财产品。这个集很可能描述了由情侣构成的团

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    视频版ImageNet?快手搞了一场用户兴趣建模大赛 | 附前三名干货

    图像维度,通过类、物检测等算法场景、物,通过图像质量算法对图像的主观质量进行评估,通过 OCR 图像中包含的文字信息等。 语音方面,不仅要识别语音,还要识别说话人,对说话人的情绪、龄等语音属性进行信息。音乐方面,则要进行音乐识别、歌声、伴奏离、歌声美化打任务,对音乐信息进行结构化。 这也是快手发起此次用户兴趣建模大赛的核心原因之一,希望培养、吸引更多力量,加入到这场AI未来变革的先锋部队之中。 框架设计的整思路就是离,并且不同数据类型进⾏离。离主要指的是不同的数据来源。提取的进行类,例如用户行为、视觉等。 大部选手针对大赛提供的数据把成了了若干个,每个对应一大类数据的输入,然后别针对每个进行提取。在框架设计的时候,会把按照不同的类别进行划

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    洞察|90后旅行大数据:字斟句酌求点赞,说走就走仅占9%

    90后血拼反而更精明很多90后人外出旅游喜欢买买买,其中大部人更是为了买买买才出门旅行。但如果就此认为这些人花钱更任性,就错了。 这份报告聚焦18~27岁人的旅游细节。“有36%的90后会一边现场血拼,一边利用国内电商平台比价。” 重庆某出境旅行社产品研发部相关负责人周先生称,针对人出游的产品是今的“重头戏”,第三方大数据的比较精确和真实,在他看来,90后的一些出游点正在重新定义自由行产品。 “90后是信息极为对称的一人,他们的消费和习惯,直接影响着旅行途中对购物点、行程的甄选、制作。”周先生说。 90后的社交习惯与心理,在旅行场景中能得到充现。“用朋友圈记录旅行,只是一个幌子,希望获得点赞、成为焦点才是真实目的。”

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