前言：在机器学习中，离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是预处理数据的重要技术，提高了算法在高维数据上的性能。由于许多FS方法需要离散数据，所以通常的做法是在FS之前对数据进行离散化。此外，为了提高效率，特征通常单独（或单变量）离散。这种方案的原理是基于假定每个特征都是独立的，但是当特征之间存在交互时，这种方案可能不成立。因此，单变量离散化可能会降低FS的性能，因为在离散化过程中可能会因为特征之间存在交互而丢失部分信息。 在生物信息学、基因组学、图像处
前面，我们使用设计公式创建了 DESeq2 对象，并使用下面两行代码运行DESeq2：
在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ;
为了让读者更好理解，笔者概率论中最核心的概念以及概念之间彼此的关系绘制成了下图，那么接下来笔者开始“讲故事”了。
举个简单例子，好比我们一个班上的学生成绩是从0-·100分之间的，但是我们在进行数据分析的时候呢我们把这些分数分成不及格、及格、良好、优秀四大类，实际上就是将比较连续的分数给离散化成了4种可能取值。
对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。他们的数据集大多数都是针对的离散型数据。因此做出有效的数据离散化，对于降低计算复杂度和提高算法准确率有很重要的影响。
今天给大家介绍的是来自德州农工大学的Shuiwang Ji等人发表在预印网站arXiv的文章GraphDF: A Discrete Flow Model for Molecular Graph Generation。在分子图的生成问题中。虽然分子图是离散的，但大多数现有的方法都使用连续的隐变量，从而导致对离散的图结构不正确的建模。在这项工作中，作者提出了一种新的基于流并使用离散隐变量的分子图生成模型。GraphDF使用可逆模移位变换，将离散的隐变量映射到图节点和边。作者表示，使用离散的隐变量降低了计算成本，并消除了反离散化的负面影响。实验结果表明，GraphDF在随机生成、性质优化和约束优化任务上的性能优于以往的方法。
本案例使用一份包含30000个样本的美国高中生社交网络信息数据集，进行了缺失值和异常值处理，并对连续变量进行标准化、离散化，对非数值离散变量进行编码。
前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据的重要性，总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法。今天讲一讲FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。 A. 特征选择 特征选择是一个组合优化问题，因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集。FS方法通常有两个重要的部分组成，即搜索技术和特征评估方法。 在特征评估方面，FS方法通常可以分为过滤(filter)和包装(wrapper)方法。过滤法基于它们的内在特性
“前一篇文章我们讲解了傅立叶变换的理论公式，而实际工程应用中采集到的信号都是离散的数据，采用的是离散傅立叶变换。让我们继续解析一下其推导过程及相关概念”
一是 集中程度，反映一组数据的普遍性，通常采用的统计量有平均数、中序数、中位数、众数等；
本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。表格数据生成是一个不断发展的研究领域。CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。
使用生成式隐变量模型的无监督学习提供了一种强大且通用的方法来从大型无标签数据集中学习潜在的低维结构。通常训练该模型的两种最常见的技术是变分自编码器（VAE）[17,25] 和生成对抗网络（GAN）[8]。两者各有优缺点。
标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式，通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性，比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性，我们就取其一个赛季的每场球赛的得分，然后对这组数据求标准差，就可以分析判断他的得分稳定性。
今天为大家介绍的是来自Tommi Jaakkola团队的一篇论文。结合离散数据和连续数据是生成模型的重要能力。作者提出了离散流模型（DFMs），这是一种新的基于流的离散数据模型，弥补了在多模态连续和离散数据问题中应用基于流的生成模型的缺失环节。作者的关键见解是，可以使用连续时间马尔可夫链实现连续空间流匹配的离散等价形式。DFMs从一个简单的推导出发，包括离散扩散模型作为特定实例，同时在性能上优于现有的基于扩散的方法。作者利用DFMs方法构建了一个多模态的基于流的建模框架。作者将这一能力应用于蛋白质共同设计任务，在其中作者学习一个联合生成蛋白质结构和序列的模型。作者的方法在共同设计性能上达到了最先进的水平，同时允许同一多模态模型用于灵活生成序列或结构。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是PSO系列的第四篇，是一个对FS的特征与实验分析。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。前三篇详见：粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（一），粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（二），粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（三）。 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据
当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。
离散化是离散数学中的概念。离散化算法，指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中，并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。
自从我们学院进行软件 工程认证后，期末考试的专业课全部是大题。这次离散数学的最后一题是：利用本学期学到的离散数学的知识阐释其在一个软件工程中的应用。
昨天的那篇文章中，我留了一个问题：“为什么说索引的离散型越高越好？”今天我们就一起从根上理解它！
近年来，脑电微状态分析作为一种描述大规模电生理数据时空动态性特征的工具得到了广泛的应用。脑电微状态被认为存在两种假设：(1)“胜者为王”，即任何给定时间点的地形图都处于一种状态；(2)从一种状态离散地转换到另一种状态。在本研究中，我们从脑电数据的几何角度研究了这些假设，将微状态地形作为原始通道空间子空间的基向量。我们发现，微状态内和微状态间的距离分布在很大程度上是重叠的：对于低全局场强 (GFP)范围，标记为一个微状态的单个时间点通常与多个微状态向量等距，这挑战了“胜者为王”的假设。在高场强下，微状态的可分性有所改善，但仍然较弱。虽然许多GFP峰(用于定义微状态的时间点)出现在高GFP范围内，但与较差可分性相关的低GFP范围也包含GFP峰。此外，几何分析表明，微状态及其跃迁看起来更像是连续的，而不是离散的，传感器空间轨迹变化率的分析显示了渐进的微状态转变。综上所述，我们的发现表明，脑电微状态被认为在空间和时间上是连续的更好，而不是神经集群的离散激活。 1.背景 基于脑电地形图具有准稳定模式的发现，研究人员描述这些稳定的地形图为脑电微状态。脑电微状态分析被认为是研究许多认知过程的神经特征的有效方法，也是研究脑电动态性并将之与认知和疾病联系起来的一种有效的方法。 当前的微状态模型基于两个关键假设，其中之一就是在任何时间点都存在一个单一的状态，即“胜者为王”原则。在脑电数据的几何角度下，M通道脑电数据集可以概念化为M维空间，每个时间点的地形对应于该M维空间中的一个坐标。微状态分析也可以看作是一种降维技术，它将每个微状态概念化为一维子空间，即表征为传感器空间中的向量。目前，将脑电数据紧密分布在(少量)微状态向量周围的假设称为离散性假设。如果微状态分析的离散性假设成立，那么与每个微状态相关的数据点应该紧密地分布在其父向量的周围，并且快速过渡到另一个微状态。 本研究使用标准微状态分析并结合经验和仿真数据的正交投影距离来表明，在传感器空间中，一个微状态内的时间点不一定局限于其父微状态向量周围。相反，单个时间点的地形图可以接近于多个微状态，并且取决于全局场功率，并且随着时间的推移而平滑地改变。因此，本研究表明，时空离散性的假设可能不能准确地捕捉到微状态的本质。此外，我们还证明了主成分分析可以用来可视化3D中的数据分布，因为它保留了不同聚类之间和聚类内的距离。 2.材料与方法 2.1 数据描述 本研究中，我们分析了两个数据集。我们使用了68名对照组和46名抑郁症/高BDI组，数据以500 Hz重新采样。 2.2 实验装置 使用64通道神经扫描系统记录数据，电极布置符合10-10国际系统。 2.3 数据分析 使用MATLAB中的EEGLAB工具箱导入数据进行分析。这些数据最初有66个通道，其中60个通道被保留下来进行分析。在进一步分析之前进行平均参考。然后，对数据进行1-30 Hz的带通滤波。执行ICA后手动清理数据。去除无关的伪影成分。 2.4 微状态分析 微状态分析算法包括以下步骤： (1)我们使用L1范数来计算GFP。这产生了GFP的时间序列，它反映了随着时间推移地形中的总能量(图1A-B)。 (2)GFP(t)的局部最大值被送到改进的k-均值聚类算法(步骤3-7)(图1C)。我们选择了四个聚类进行分析。 (3)聚类过程从随机选择n个模板图开始，其中n是聚类或微状态图的数量。 (4)利用GFP峰值数据计算n个模板图的空间相关性。取空间相关性的绝对值确保结果不依赖于地形图极性。 (5)计算模板图的解释方差。 (6)重新定义模板图，通过从每个聚类中提取所有地形图的第一主成分来实现。 (7)重复步骤4至6，直到解释方差不随迭代次数增加而改善。 (8)选择一组新的n个随机选择的模板图，并重复步骤3到7。最后，选择解释方差最大的一组模板图作为最终的微状态向量。
我们讨论了 SQL 对 Java 的优势，也就是集合化特性，我们现在再来看看 Java 比 SQL 有什么优势。 Java 的代码长是长了，看起来也乱，但仔细研读会发现，它描述的运算逻辑并不困难，基本上就是按部就班地实现业务目标。也就是说，Java 是书写繁琐，而不是思考困难。 但 SQL 却不一样，看懂每一个子查询的技术意义并不难，但你却很难明白它到底想干吗，是怎样为最终的业务目标服务的。也就是说，SQL 写起来要简洁一些，但思维难度却更大了。 这是为什么？ 我们之前讲过一期 三行五行的 SQL 只存在于教科书和培训班 ，指出 SQL 有集合化不彻底、缺乏有序支持等问题，这些问题，以及 SQL 还有的其它问题，都有一个共同的根源，这导致虽然 SQL 的繁琐度低于 Java，但难度却更大。
当用户在线上浏览酒店时，作为旅行平台，如何挑选更合适的酒店推荐给用户，降低其选择的费力度，是需要考虑的一个问题。在携程APP中，一般会触发多种场景。在Figure 1中，我们列举了几种典型的场景：欢迎度排序，智能排序和搜索补偿推荐。
在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | 朱耀明 单位 | 字节跳动人工智能实验室 研究方向 | 机器翻译 排版 | PaperWeekly 本文提出了一种自监督学习方法，让不同模态的数据可以被建模到同一个离散的细粒度表征中——即用一个类似词表的东西来建模跨模态的数据。作者认为用这种离散化的“词”可以提升跨模态检索的精度、并且让模型有更好的解释性。 论文标题： Cross-Modal Discrete Representation Learning 作者单位： MIT麻省理工学院 论文链接： h
【新智元导读】Yoshua Bengio 的团队提出用于训练 GAN 的新算法，在每次更新的训练中，训练一个生成器以产生位于当前鉴别器的判别边界之上的样本，使用这种算法训练的 GAN 被称为 BS-G
近来，大规模神经网络彻底改变了生成式模型，使模型具有前所未有的捕捉许多变量之间复杂关系的能力，例如建立高分辨率图像中所有像素的联合模型。
对无序型离散变量而言，以本案例中的手机品牌为例，对于名义型离散变量,关注的是该变量的取值分别有哪些，各个取值占比是多少。从表格上看，列出离散变量各个取值的数量和占比即可:
如果你你正在学习机器学习，那么特征工程必不可少，特征缩放和特征编码刚是其中的一项，如果你之前不了解，那么希望这边文章能对你有所启发。关于特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。
工业制造主要分为流程制造和离散制造，而今天的智能制造主要就是指离散制造。其产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成，电子设备、机床、汽车、火箭、飞机、武器装备、船舶等制造业，都属于离散制造型企业的范畴。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 DeepMind 最近提出的 VQ-VAE 是一种简单而强大的生成模型，结合向量量化和变分自编码器学习离散表示，实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。 近期，图像、音频、视频领域生成模型的发展产生了惊人的案例与应用。同时，few-shot 学习、域适应或强化学习这样具有挑战性的任务也极为依赖从原始数据学习到的表征。但以无监督方式训练的通用表征的有效性仍无法成为该领域的主流方法。 最大似然和重构误差（reconstruction error）是在像素
数据分箱（也称为离散分箱或分段）是一种数据预处理技术，用于减少次要观察误差的影响，是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
今天的算法是插值，细分是牛顿插值。关于插值可能大家听到最多的就是图像插值，比如100元的摄像头有4K的分辨率？？？其实这里就是使用的插值算法，通过已经有的数据再生成一些，相当于提升了数据的量。如果我们想放大图像，我们需要使用过采样算法来扩展矩阵。
本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。
本文介绍基于R语言中的GD包，依据栅格影像数据，实现自变量最优离散化方法选取与执行，并进行地理探测器（Geodetector）操作的方法。
平静心湖起涟漪，开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业，时间充裕的时候尽量高质量完成，忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定，可能会迟到，但不会缺席。
作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 前言 大家好，这里是俊欣，今天和大家来分享几个Pandas方法可以有效地帮助我们在数据分析与数据清洗过程当中提高效率，加快工作的进程，希望大家看了之后会有收获。 首先导入模块和读取数据，这回用到的数据集中有各种各样类型的数据,链接为：https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data import pandas as pd df = pd.read_csv("AB_NYC_2019.csv")
随着MES系统越来越被企业所重视，并并被运用到很多不同行业的制造业中。 MES对于制造企业来说，其所需要的要求是各不相同的，比如离散型制造企业，该如何去选择MES系统呢？ 什么是离散型制造企业？ 离散型制造企业的产品往往是由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成。 离散型MES系统是怎样的？ 离散型MES系统，比较适合定制类产品的生产管理，从生产计划开始到成品，全程都是通过MES系统管控起来。采用离散方式制造的产品往往是由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成，其生产过程中的原材料—半成品—成品物理特征明确，容易搬运以及标识，如果产品单件价值较高，且有可追溯性以及流程控制的需求。 如何更好地运用离散型MES系统？ （1）规范标准：通过与上层设计系统的集成，及时更新生产数据，指导生产现场作业。管理车间各种资源，实现车间资源的规范化管理，同时提供生产排程的重要依据。 （2）生产追溯：建立完整的生产数据档案，形成全面的正反向追溯体系，可随时随地追溯产品基本信息，物料信息，生产信息，质量信息，界定责任，减少召回损失。 （3）加强生产现场的管控：根据生产计划的指导和现场设备的操控，实现对生产现场的有力监控。 （4）无纸化生产排程：从销售合同开始中间涉及到年计划、月计划、周计划、日计划，直至生产派工单进行管理，实现生产排程无纸化，真正做到生产排程可管理，可查询，可追溯。 （5）打破信息孤岛：MES系统帮助离散型企业填补了上层计划系统和底层控制系统的信息断层，实现了企业三级信息流的通畅。 （6）实现车间智能化管理：离散型制造企业MES系统能够覆盖95%的车间管理业务，实现车间内部的信息流、财务流、控制流的协同，进一步改善生产车间的管理手段，同时也提高了生产效率。 MES系统是离散型制造业提高企业核心竞争力的重要手段之一。离散型制造企业通过MES系统能够对企业车间的生产管理、物流管理、质量管理、资源管理等方面进行全程管控，提高生产效率，降低生产成本，还帮助离散型制造企业规范管理车间现场的管理模式，完成车间的信息化建设。
---- 概述 最近在梳理统计学基础，发现一些统计学的基本知识已经全部还给老师。由于在学习和工作中用到一部分，所以又重新拿了起来。统计学：主要分为描述统计学和推论统计学。 数据集的集中趋势 在描述数据的集中趋势几种概念： 1.平均值:所有数字的平均，描述集中趋势的某特定数字。 2.众数：出现次数(频率最多)最多的数字。描述的是离散值频率最多的数字。 3.中位数：从小到大排序，排序索引中间的数字。 以上都是描述数字集的中间趋势。 4.极差：最大值减去最小值。数字之间越紧密，极差越小；反之亦然。 5.中程数：最
机器之心报道 机器之心编辑部 「 SpeechGPT 为打造真正的多模态大语言模型指明了方向：将不同模态的数据（视觉，语音等）统一表示为离散单元集成在 LLM 之中，在跨模态数据集上经过预训练和指令微调，来使得模型具有多模态理解和生成的能力，从而离 AGI 更进一步。」—— 复旦大学计算机学院教授邱锡鹏 大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理任务上表现出惊人的能力。与此同时，多模态大型语言模型，如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA，已经探索了 LLM 理解多模态信息的能力。然而，当前 LLM 与
近年来，大规模语言模型（LLMs）建模在 NLP 领域取得了许多突破，特别是 ChatGPT 的成功，正引领大家迈入一个新的 AI 时代。截止目前，基于 encoder-decoder 框架的模型在语音处理任务中仍占主导地位，而基于语言模型（LM）的方法还处于初期探索阶段。AudioLM 和 VALL-E 作为前期工作已经证明了利用离散语义单元（Semantic Units）和离散声学单元（Acoustic Units）联合语言模型建模在音频生成任务上的有效性。
每当我们可视化数据时，我们都会将数据对应值（data value）转换为构成最终图形的可视元素（visual element）。
作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)系列的第三篇。主要介绍了EPSO与PPSO。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据的重要性，总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法，介绍了FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。今天我们来学习利用PSO来进行离散化特征
一、实验目的 1．通过实验加深对DFT 的理解。 2．理解如何用DFT计算离散信号频谱。
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息，理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量？答案是有得，今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。
最近准备开始如同考研一般的秋招复习了！感觉要复习的东西真的是浩如烟海;) 有2023届做算法的同学可以加入我们一起复习~
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