特别说明：本节【SAS Says】基础篇：update、output、transpose以及相关的数据深层操作，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 如果你管着一份10000条的客户数据，有一天，老板拿着一个500人的表告诉你，这表上的500位客户的信息发生了变动，而且变动的变量很不规律，如客户102是收入发生了变动、客户126是职业发生了变动....，叫你在10000条的那个客户主数据中改一下，你怎么办？ 用合并？用IF筛选有没有变动？还
如果你管着一份10000条的客户数据，有一天，老板拿着一个500人的表告诉你，这表上的500位客户的信息发生了变动，而且变动的变量很不规律，如客户102是收入发生了变动、客户126是职业发生了变动....，叫你在10000条的那个客户主数据中改一下，你怎么办？ 用合并？用IF筛选有没有变动？还是一个一个手动去改？都不需要，用update语句更新一下即可。 本节目录： 6.1 使用SET语句复制数据集 6.2 使用SET语句堆叠数据 6.3 使用SET语句插入数据集 6.4 一对一匹配合并数据 6.5 一对多
前面简单介绍过基因矩阵转置文件格式（* .gmt），并且也展示了如何使用R读取gmt文件，今天我们来看看如何做GSEA（Gene Set Enrichment Analysis，基因集富集分析）以及GSEA的结果如何解读。
决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
不是不会动心，而是不敢动心，在感情上也小心翼翼追求腔调，不愿将就，又拒绝遭遇情伤的可能，生怕姿态低入尘埃里，迷失自己。——《装腔启示录》
batch字面上是批量的意思，在深度学习中指的是计算一次cost需要的输入数据个数。
相似度计算在信息检索、数据挖掘等领域有着广泛的应用，是目前推荐引擎中的重要组成部分。随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长，对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈。在传统的MapReduce框架下进行相似度计算会引入大量的网络开销，导致性能低下。我们借助于Spark对内存计算的支持以及图划分的思想，大大降低了网络数据传输量；并通过在系统层次对Spark的改进优化，使其可以稳定地扩展至上千台规模。本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例，通过实验对比，我
同样的实验设计的两个项目，尽管测序的都是肿瘤和正常组织的转录组，但结果非常不一，样可能有多种原因，其中一些常见的原因包括：
最近，我加入了Cloudera，在这之前，我在计算生物学/基因组学上已经工作了差不多10年。我的分析工作主要是利用Python语言和它很棒的科学计算栈来进行的。但Apache Hadoop的生态系统大部分都是用Java来实现的，也是为Java准备的，这让我很恼火。所以，我的头等大事变成了寻找一些Python可以用的Hadoop框架。 在这篇文章里，我会把我个人对这些框架的一些无关科学的看法写下来，这些框架包括： Hadoop流 mrjob dumbo hadoopy pydoop 其它 最终，在我的看来，H
传统的生成指的是生成图像数据，生成有两种策略，一种是直接估计概率密度函数，机器学习模型分为两类一类是判别式模型，一类是生成式模型，生成模型是基于联合概率，判别性模型基于条件概率，生成式模型判别的是一种共生关系，判别式判别的是一种因果关系。知己估计概率密度函数生成的是概率密度函数或者概率密度函数的参数。另一种是绕开直接估计概率密度函数，直接学习数据样本生成的过程，里面没有显式函数的学习。第一种方式比较直观，但有的情况下直接生成数据样本更合适，可以避开显式概率密度函数的估计和设计，直接达到目的。
在之前的文章当中，我们已经熟悉了RDD的相关概念，也了解了RDD基本的转化操作和行动操作。今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD，也叫做键值对RDD，可以理解成KVRDD。
今天看到一篇非常非常棒的调节NN的文章，作者是特斯拉高级总监Andrej Karpathy，就翻译过来和大家一起分享，难免翻译有问题，有兴趣的朋友可以去引文阅读原文。
动机：PacBio单分子实时测序是一种产生长片段（reads）的第三代测序技术，具有相对更低的通量和更高的错误率。错误包括大量插入缺失，并使下游分析，像比对或从头装配复杂化。提出了一种利用第二代短片段高准确性的混合策略以修正长片段。短片段到长片段的比对提供了足够的覆盖以剔除高达99%的错误，然而，是以过高的运行时和相当大量的磁盘和内存空间为代价的。
作者 | Antonio 编辑 | 陈彩娴 ACL 2022已经于近期正式在官网上刊登了录取的文章，其中涉及到词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）的文章共有4篇，参考下图的查询。 WSD是指识别出有多个义项的目标词汇在上下文中的含义，是NLP中一个重要并且具有NP-hard复杂度的任务，不仅可以帮助机器更好地识别词汇语义，还对机器翻译、文本理解等下游任务起到辅助作用。 本文简要整理并介绍其中已经公布了论文全文的前三篇，值得注意的是，这三篇都出自同一个课题组，即来自意大利罗
上一篇数据挖掘系列（1）关联规则挖掘基本概念与Aprior算法介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多。 FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录，使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录，而且该算法不需要生
本文首先通过“啤酒与尿布”的故事入手，介绍机器学习中常见问题——频繁项挖掘的应用背景；其次，简要介绍频繁项挖掘最常用的两种算法——Apriori算法和FP-growth算法；然后，对于高维度下频繁项数量爆炸的问题，提出几点建议；最后，笔者以多维母机指标为案例，简要介绍频繁项挖掘在腾讯云实际场景中的应用。
谣言通常被定义为其真实价值不可核实的状态。谣言可能传播错误信息（false infor-
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、蒋思源 近日，Ian Goodfellow 等人提出对抗性同心高维球，他们利用数据流形的维度来研究输入维度的改变对神经网络泛化误差的影响，并表明神经网络对小量对抗性扰动的脆弱性是测试误差的合理反应。 已经有大量工作证明，标准图像模型中存在以下现象：绝大多数从数据分布中随机选择的图片都能够被正确分类，但是它们与那些被错误分类的图片在视觉上很类似（Goodfellow et al., 2014; Szegedy et al., 2014）。这种误
新智元编译 来源：futurism、acm 编译：克雷格 【新智元导读】过年你的手机有没有被熊孩子抢走玩游戏？这个问题将来可能被算法攻破。由南卡罗来纳大学和中国浙江大学的研究人员开发的新软件（iCare）使用了一种算法，用于测量用户与移动设备的互动，并可以可靠地分辨出用户是成人还是小孩。 闪亮的手机屏幕能够安抚哭闹的孩子，然而，21世纪的父母必须权衡儿童使用手机的利弊，防止他们沉迷王者荣耀、“吃鸡”游戏或者不知不觉地在淘宝、亚马逊上购买玩具。 幸运的是，由南卡罗来纳大学和中国浙江大学的研究人员开发的
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章，关系抽取是自然语言处理中信息抽取（EI）的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章：
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 信息论是应用数学的一个分支，主要研究的是对一个信号包含信息的多少进行量化。它最初被发明是用来研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送消息，例如通过无线电传输来通信。而本文主要探讨信息熵在 AI 或机器学习中的应用，一般在机器学习中，我们可以将信息论应用在连续型变量上，并使用信息论的一些关键思想来描述概率分布或者量化概率分布之间的相似性。 因此在机器学习中，通常要把与随机事件相关信息的期望值进行量化，此外还要量化不同概率分布之间的相似性
人脑通过神经激活模式编码信息。虽然分析神经数据的常规方法侧重对大脑(去)激活状态的分析，但是多元神经模式相似性有助于分析神经活动所代表的信息内容。在成年人中，已经确定了许多与表征认知相关的特征，尤其是神经模式的稳定性、独特性和特异性。然而，尽管随着儿童时期认知能力的增长，表征质量也逐步提高，但是发育研究领域特别是在脑电图(EEG)研究中仍然很少使用基于信息的模式相似性方法。在这里，我们提供了一个全面的方法介绍和逐步教程——频谱脑电图数据的模式相似性分析，包括一个公开可用的资源和样本数据集的儿童和成人的数据。
数组函数是可以提供多个值的Excel内置函数。下面列出了8个Excel内置的数组函数：
ALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵
从上图中可以看出，决策树在产品总和表上工作，也称为析取范式。在上图中，我们预测计算机在人们日常生活中的使用。
如果一个集合是频繁的，那么在同一个最小sup值下，它的子集也是频繁的。算法的核心思想是：首先找到所有的1项代表集C1，根据sup过滤得到频繁集合F1，从F1中得到代表集C2，C2的自己如果有不在F1中的，就删掉【这个过程称为剪枝】，然后遍历数据集，当C2中的数据在原始数据集中是频繁的时候，得到频繁集F2，依次往复。
这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT、SimCES四个。
语句（statement）是一条单独的R语句或一组复合语句（包含在花括号{ } 中的一组R语
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 上一篇总结了决策树的实现，本文中我将一步步实现一个朴素贝叶
Apache Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供一种HQL语言进行查询，具有扩展性好、延展性好、高容错等特点，多应用于离线数仓建设。
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由于数据库领域仍相对不成熟，每个平台上的 SQL 开发人员都在苦苦挣扎，一次又一次犯同样的错误。当然，数据库厂商在取得一些进展，并继续在竭力处理较重大的问题。
本文介绍了如何使用机器学习算法对马匹进行疾病预测。首先介绍了数据集构建和预处理，然后详细阐述了基于逻辑回归的疾病预测模型。最后，通过实验证明了该模型在预测马匹疾病方面的可行性。
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理，请到issue中认领章节 完整版见我的github：ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记（lab
1.1.数据挖掘处理的对象有哪些？ 处理某一专业领域中积累的数据； 1.2.数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到非常重要的作用；
随着深度学习的进一步发展，我们对数据集的依赖也越来越强。就在最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。FAIR 发布了相关文章对该成果做了详细解析，AI 开发者将重点内容其整理编译如下。
前些天完成了《机器学习实战》这本书的学习，也利用 Python3 实现了各个章节的代码，对传统的机器学习方法有了更进一步的了解，这里做一个总结。 代码传送门： https://github.com/xyxxmb/Machine-Learning-In-Action 目录 第一部分：分类 【Ch1】机器学习基础 【Ch2】k - 近邻算法 【Ch3】决策树 【Ch4】基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 【Ch5】Logistic 回归 【Ch6】支持向量机 【Ch7】利用 AdaBoost 元算法
本文主要介绍一篇被 ICLR 2021 会议录用的一篇论文：《Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning》。
交换最小二乘 📷 1 什么是ALSALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。 📷 这个矩阵的每一行代表一个用户（u1,u2,…,u8）、每一列代表一个商品（v1,v2,…,v8）、用户的打分为1-9分。这个矩阵只显示了观察到的打分，我们需要推测没有观察到的打分。比如（u6，v5）打
什么是转置?转置其实就是数据结构的转换，将横向的结构转成纵向的结构，或将纵向转向横向。 比如，在临床试验中，很多EDC系统在DataBase design时候将实验室检测那一块的实测值每一个检测项的实
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
原文标题：Iterative Machine Learning: A step towards Model Accuracy 原文作者：Amarabha Benerjee
选自Ayasdi 作者：Gunnar Carlsson 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 本文介绍了拓扑数据分析（TDA）的基本原理，给出了案例展示，并指出该方法可以高效地进行可视化分析，有望为人工智能黑箱提供可解释性。近日，中科大潘建伟团队在光量子处理器上成功运行了 TDA 方法，量子版本的 TDA 能够实现对经典最优 TDA 算法的指数级加速。 机器学习和人工智能都是「黑箱」技术——这是使用机器学习、人工智能进行数据研究遭受的批评之一。虽然它们能自动提供有用的答案，但是却不能给人类提供可解读的输出。因
之前的一些推文，大部分收录专题于生物信息学，目的是帮助大家入门生物信息学的领域。本次开设新专题，“富集分析”，了解富集分析的各种手段，学会十八般武艺。
《统计学习方法》一书在前几天正式看完，由于这本书在一定程度上对于初学者是有一些难度的，趁着热乎劲把自己走过的弯路都写出来，后人也能走得更顺畅一点。
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