一直在学习机器学习的项目；学的断断续续。近期需要完成一些数据建模与分析，将机器学习重新整理了一遍。这篇文章主要是介绍R数据科学中，构建机器学习模型的流程。为了更适合无基础的人快速了解整个流程框架，本文省去机器学习模型的原理及公式部分，如果需要了解，请戳 Here 。
如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供重要见解，从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。
在模型训练之前，要首先划分训练集与测试集，如何对原始数据集进行训练集与测试集的划分？训练集与测试集的比例各占多少？如何保证各自内部标签分布平衡都会影响模型训练的最终效果。
随着分析数据的方式在近两年发生了翻天覆地的变化,随着互联网在人们的生活中广泛的普及,人手一部智能机的时代,人们的衣食住行都接上的互联网,这使得数据的获取量得以指数级的增长,数据的来源也丰富多彩,不在局限于商业大型公司和政府机构,我们普通的网民也可以轻松获得百万级的数据,而这些数据其中蕴含着丰富多彩的信息等着我们去挖掘,它就如同一个宝藏等带我们去开采,而那把锐利的斧子便是我们今天要讲的主角R。 你是否想要用R做机器学习，但又苦恼于怎么开始做？ 在这篇文章里你将会用R完成你的第一个机器学习项目。 在这个逐步教程
数据预处理是数据挖掘的重要一环，要使挖掘方案挖掘出丰富的知识，就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。然而实际应用系统中收集到的原始数据是“脏”的，不完全的、冗余的和模糊的，很少能直接满足数据挖掘算法的要求。在海量的实际数据中无意义的成分也很多，严重影响了数据挖掘算法的执行效率，其中的噪声干扰还会造成无效的归纳。预处理已经成为数据挖掘系统实现过程中的关键问题。
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目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点，支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。 eBay对于大家来说都非常熟悉，是美国的一家电商网站，对于他们来讲每天的数据都是海量的。目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点（具体不方便透漏），支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。
在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时，皮埃尔问了我一个有趣问题，是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想，却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。
在构建预测模型的开始可以使用数据分割构建训练集和测试集，也可以在训练集中用于执行交叉验证或自举(bootstrapping)，以评估模型。
特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。 1. Feature selection: All-relevant selection with the Boruta package 特征选择两种方法用于分析： （1）最少最优特征选择（minimal-optimal feature selection)识别少量特征集合（理想状况最少）给出尽可能优的分类结果； （2）所有相关特征选择（all-relevant feature selection
在机器学习的特征处理环节，免不了需要用到类别型特征，这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。
今天，我们将 在Arcene数据集上执行PLS-DA， 其中包含100个观察值和10,000个解释变量。
简介 本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。我们将从某些指标中抽取多个变量。然后我们将写一个函数形成17个变量的输入集。 最近4000个 TF = M30 / EURUSD 柱形的报价将被采用。 In <- function(p = 16){ require(TTR) require(dplyr) require(magrittr) adx <-
特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。
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大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Elaine，田桂英，Aileen 导读：前段时间小白学数据专栏出了一期Python小抄表，后台反应强烈（点击查看大数据文摘小白学数据系列文章《小白学数据之常用Python库“小抄表”》）。确实，数据科学越来越热，但是对于想要学好它的小白们却很头疼一个问题，需要记住的操作和公式实在是太多了！小抄表是很实用的办法，那么今天我们就为大家送出一份大杀器：28张小抄表合辑！不管你是Python或R的初学者，还是SQL或机器学习的入门者，或者准备学习Hadoop，这里都有能满
ImageNet首次发表于2009年，在接下来的四年里，它成为了大多数计算机视觉模型的基础。到目前为止，无论您是在训练一个模型来检测肺炎还是对汽车模型进行分类，您都可能从在ImageNet或其他大型(和一般图像)数据集上预先训练的模型开始。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
假设我们需要设计一个抽样调查，有一个完整的框架，包含目标人群的信息（识别信息和辅助信息）。如果我们的样本设计是分层的，我们需要选择如何在总体中形成分层，以便从现有的辅助信息中获得最大的优势。
尽管用于生成图像的大模型已经成为计算机视觉和图形学的基础，但令人惊讶的是，分层内容生成或透明图像（是指图像的某些部分是透明的，允许背景或者其他图层的图像通过这些透明部分显示出来）生成领域获得的关注极少。这与市场的实际需求形成了鲜明对比。大多数视觉内容编辑软件和工作流程都是基于层的，严重依赖透明或分层元素来组合和创建内容。
Vision Transformer, 图像级特征嵌入, 水平扩展, 卷积神经网络, 计算机视觉需要对ViTs进行预训练，因为它们缺乏与卷积神经网络（CNNs）中存在的类似的归纳偏置。特别是，CNNs内在地结合了多种归纳偏置，使它们适合于计算机视觉（CV）任务，如平移不变性、空间局部性和层次化特征学习。
区分预测模型和分类模型是很重要的一个事情。在很多决策应用中，分类模型代表着一个“不成熟”的决定，它组合了预测模型和决策制定，但剥夺了决策者对错误决定带来的损失的控制权 (如随机森林中的服从大多数原则，51棵树预测结果为患病49棵树预测结果为正常与91棵树预测结果为患病``9棵树预测结果为正常返回的结果都是患病)。如果采样标准或损失/收益规 (在预测疾病时，更看重敏感性而非假阳性)则发生改变，分类模型也需要相应的改变。而预测模型是与决策分开的，可用于任何决策制定。
1. 数据的分割。createDataPartition()对数据进行训练集和测试集的简单无放回分割；bootstrap samples()进行有放回的分组；createFolds()用于进行交叉验证的K分组；groupKFold()基于分组因子的交叉分组。其中times指的组数；list指的是否以列表形式输出。我们直接看下实例：
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法代替。目前，人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下，动漫媒体越来越受到关注，动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
为了展示随机森林的操作，我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集，包含102个样品(50个正常，52个肿瘤)，2个分组和9021个变量 (基因)。（https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html）
集成特征选择是融合集成学习思想和特征选择方法，它结合了多个特征选择器的输出，通常可以提高性能，使得用户不必局限于选择单一的方法。简而言之：
导读：抽样是从整体样本中通过一定的方法选择一部分样本。抽样是数据处理的基本步骤之一，也是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
这个数据集和书中的略有区别，不过应该是包含的关系，这个数据的样本更多，应该不影响的。扩展：split函数完成训练和测试的划分
随着深度学习算法的不断发展和应用，研究者们不断提出新的网络结构来解决各种问题。其中，分层聚类网络（Hierarchical Clustering Networks）是一种基于分层聚类思想的深度学习算法，能够有效地处理复杂的数据集和任务。本文将介绍分层聚类网络的基本原理、优势以及应用领域。
类似于折线图，但是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形，条形图可以横置或纵置。
使用createDataPartition创建一系列测试/训练分区。输入为预测结果的一列，和用于训练的数据集比例，一般用四分之三来训练，四分之一来测试，即p = 0.75。
我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的，但是为什么分层你真正的了解过吗，那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇（数仓模型设计详细讲解）,编写不易请给个一键三连。
今天给大家介绍收录在NIPS2019的文章“Multi-relational Poincaré Graph Embeddings”，该文章由爱丁堡大学信息学院和剑桥三星AI中心合作完成。这篇文章提出了一种多关系庞加莱模型（MuRp），该模型将多关系图数据嵌入到双曲空间庞加莱球中，使得模型在低维链路预测的效果上，明显优于欧几里得空间中相关模型和现有的其他模型。
https://setscholars.net/2019/10/25/how-to-rank-feature-with-importance-in-r-feature-selection-in-r/
在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。
也许你一直在学习数据科学，也熟读了一大堆教科书，但要获得数据科学相关的职位，你还需要向雇主展示自己的技能水平。最好的方式是作品集，你可以借此向雇主表明你所一直学习的技能能够用于工作中，为公司创造价值。要展示自身技能，这5种类型的数据科学项目可供参考：
是金子总会发光，一个未经雕琢的数据，本身的价值也难以得到体现，通过数据预处理，可以让数据展现真正的价值；另外，不同的模型对数据有不同的要求，通过预处理可以让数据符合算法的要求，这样也能提高模型的预测能力。这就是数据预处理的重要作用！
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上一篇机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一)介绍了开始一个机器学习项目需要明确的问题，比如当前任务属于有监督还是无监督学习问题，然后性能指标需要选择什么，常用的分类和回归损失函数有哪些，以及实际开发中需要明确系统的输入输出接口问题。
文章：LOG-LIO: A LiDAR-Inertial Odometry with Efficient Local Geometric Information Estimation
什么是交叉验证？在机器学习中，交叉验证是一种重新采样的方法，用于模型评估，以避免在同一数据集上测试模型。交叉验证的概念实际上很简单:我们可以将数据随机分为训练和测试数据集，而不是使用整个数据集来训练和测试相同的数据。交叉验证方法有几种类型LOOCV - leave -one- out交叉验证，holdout方法，k - fold交叉验证。 K折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成K个子样本，不重复的选取其中一个子样本作为测试集，其他K-1个样本用来训练。共重复K次，
作为一名数据科学家，当你收到一组新的、不熟悉的数据时，你会采取什么第一步？熟悉数据。
教科书和课程会让你误以为精通，因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时，可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能，同时让你有机会探索有趣的主题。
本篇博客，博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
一、简介 在现实的机器学习任务中，我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练，以尽可能高的精度为目标，但这里便出现一个问题，一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体，其分布也不一定就与真实的全体相同，但是有一点很明确，样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大；二是很多算法容易发生过拟合（overfitting），即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况，使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则，这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好，但在训练
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层！ 其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。
数据是机器学习中必不可少的元素，了解它的分布方式至关重要。无监督方法使生成模型能够了解任何数据分布。他们可能会产生独特的数据样本，如假脸、图形艺术品和风景全景图。它们与其他模型结合使用，以用未观察到的信息补充观察到的数据集，以更好地定义创建感兴趣数据的技术。
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