NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？ 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性：
NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？ 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性： 1.处理大量实际数
今天特地查了一些官方解释和很多优秀的博客文章，将关于数仓方面的一些名词理解记了下来，先将这些简称做一个解释：
对于 two-stage 的目标检测方法，我们会先生成很多的 region proposals，然后再放入之后的网络进行训练。但是在这些生成的 region proposals 中，正负样本的比例严重不平衡。极端的情况，假如我们有 99 个负样本和 1 个正样本。我们的网络只用预测所有的样本都为负样本就可以达到 99% 的正确率，所以我们需要对正负样本的数量进行平衡，只选出那些 hard negative 的样本进行训练。
流动性mining是一种有助于去中心化通证流通的途径，LP（流动性提供者）通过向流动capital池提供流动性/注入capital，即mining按照流动性资产内的代币数量来获得相对的奖励 digital 开发 153_Z33o_443o collection
有问题直接微信我吧！ 大家好，PPV课大数据微信开通了人工客服，大家有问题可以在工作时间：9：00-18:00直接通过微信与客服联系！ 谢邦昌 深度剖析Data Mining 谢邦昌教授，是台北医学大
DataMining主要功能 Data Mining实际应用功能可分为三大类六分项来说明：Classification和Clustering属于分类区隔类；Regression和Time-series属于推算预测类；Association和Sequence则属于序列规则类。 Classification是根据一些变量的数值做计算，再依照结果作分类。（计算的结果最后会被分类为几个少数的离散数值，例如将一组数据分为 "可能会响应" 或是 "可能不会响应" 两类）。Classification常被用来处理筛选的问
谢邦昌教授，是台北医学大学医务管理学系研究所暨大数据研究中心及管理学院主任，也是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家，他对数据挖掘的定义是：Data Mining是从巨大数据仓储中找出有用信息的一种过程与技术。
这个列表包含了几乎所有经常更新的大数据的博客，属于一个广泛的类别：数据科学，数据分析，商业智能，机器学习，数据可视化，数据挖掘，NoSQL，Hadoop的等等。博客是按字母顺序排列。如果我们错过了任何重要的博客，请告诉我们。 1. 451 Caos Theory 2. A Beautiful Www 3. A Blog By Tim Manns 4. A Computer Scientist In A Business School 5. A.C. Thomas, Scientist 6. Abbott
导读：XGBoost是一个高效、可扩展的机器学习算法，用于回归和分类（regression and classification），使得XGBoost Gradient Boosting开源包可用。
这几天看了一些专业的解释，还是对ODS、DW和DM认识不够深刻，所以就查了相关的资料，分享给大家一起学习。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。 图数据在现实世界的各种应用中无处不在。为了更深入地理解这些图，图挖掘算法多年来发挥了重要作用。然而，大多数图挖掘算法缺乏对公平性的考虑。因此，它们可能对某些人口次群体或个人产生歧视性的结果。这种潜在的歧视导致社会越来越关注如何缓解图挖掘算法中表现出的偏见。本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。首先介绍了几个广泛使用的公平性概念和相应的指标。然后，对现有的去偏置图挖
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书？”类似的问题。下面是一份建议书单，同时也是成为数据科学家的指南，当然，这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前，数据科学家似乎需要
数据挖掘研究的当前状态太“特别”。许多技术都是针对个体问题设计的，如分类或聚类，但没有统一的理论。然而，统一不同数据挖掘任务（包括聚类，分类，关联规则等）以及不同数据挖掘方法（如统计，机器学习，数据库系统等）的理论框架将有助于该领域 并为未来的研究提供基础。
ICDM2006-介绍：数据挖掘领域最有影响力的18个算法 ICDM是数据挖掘领域的顶级会议之一，在数据挖掘理论与应用领域具有相当影响力。 Classification ============== #1. C4.5 Quinlan, J. R. 1993. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers Inc. Google Scholar Count in October 2006: 6907 #2. C
前言 1.本文重点是了解OHEM算法以及它与hard negative mining的异同点，尽量用较少篇幅表达清楚论文算法，其他一些不影响理解算法的东西不做赘述 2.博客主要是学习记录，为了更好理解和方便以后查看，当然如果能为别人提供帮助就更好了，如果有不对的地方请指正（论文中的链接是我经过大量搜索，个人认为讲解最清楚的参考）
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书？”类似的问题。下面是一份建议书单，同时也是成为数据科学家的指南，当然，这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前，数据科学家似乎需要掌握许多技巧，如：统计学、编程、数据库、演讲技巧、数据清理与变换知识。 理想情况下，你需要具备以下技能： 了解统计学与数据预处理知识。 理解统计陷阱。你必须明白在统计分析过程中偏差与常见错误都将影响统计分析人员。 了解几个机器学习与统计技术的工作原理。 时间序列分析。 编程技巧 (R, Java, Pyth
从图中可以看出，本文的亮点在于在每次迭代中，较少训练样本下，如何hard negative mining，来提升效果。
在传统的随机采样训练中，每个训练批次都从数据集中随机选择样本，包括容易分类的样本和难以分类的样本。这可能导致模型过度关注容易分类的样本，而对难以分类的样本不够关注，从而降低了性能。Online Hard Example Mining 试图解决这个问题，其核心思想如下：
最近一个月，过年的时候天天在家里呆着，年后公司的事情也不断，有一段时间没有更新博客了。PyMining是我最近一段时间构思的一个项目，虽然目前看来比较微型。该项目主要是针对中文文本的数据挖掘算法的实验与应用。从项目的目标来说，希望使用者可以很方便的使用现有的数据挖掘、机器学习算法与添加需要的算法。 项目概述 项目目前主要关注中文文本的数据挖掘算法。由于每种数据挖掘算法的局限性都很大，就拿分类算法一样，决策树、朴素贝叶斯这两种算法都有着自己的特性，只能在某一种类型的类型的数据上应用比较良好，比如朴素贝叶斯，
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1604.03540.pdf
挖比特币的矿池是Slushpool，应是全球前五名，几个小时总能挖到一个块。 挖中等币值我用multipool，小一点比较稳定。 挖小币我用Aikapool，币种多灵活性强，新币上得快。 这三个矿池withdraw coin时从没遇到过问题
Gitee地址：https://gitee.com/BytomBlockchain/bytom
Liquidity mining in the defi field refers to the process of depositing or lending designated token assets as required to provide liquidity for the product's capital pool and obtain income through the defi product with mining mechanism.The income may be the original token of the project or the governance right it represents.
CVPR2016的文章，CMU与rbg大神的合作。原谅我一直没有对这篇文章做一个笔记~~
曾几何时，我在一次面试中，面试官问，“数据挖掘和机器学习有什么区别？”，朋友们也可以思考下这个问题。
These are some Machine Learning and Data Mining algorithms and models help you to understand your data and derive meaning from it.
本文介绍了60+本关于大数据、数据科学、数据挖掘、机器学习、Python、R等技术的免费书籍。这些书籍包括《Python自然语言处理》、《计算机视觉：算法与应用》、《Concise Computer Vision》等。这些书籍适合初学者和专业人士阅读，可以用于扩展知识面、提高技能水平或者进行学术研究。
区块链（Blockchain）是指通过去中心化和去信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。通俗一点说，区块链技术就指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。那么谁来记这个账本就变得很重要。目前就是谁的系统谁来记账，微信的账本就是腾讯在记，淘宝的账本就是阿里在记。但现在区块链系统中，系统中的每个人都可以有机会参与记账。在一定时间段内如果有任何数据变化，系统中每个人都可以来进行记账，系统会评判这段时间内记账最快最好的人，把他记录的内容写到账本（同时给予奖励），并将这段时间内账本内容发给系统内所有的其他人进行备份。这样系统中的每个人都了一本完整的账本。这种方式，我们就称它为区块链技术。
图像分类和目标检测是计算视觉领域的两个基础任务，Region-based ConvNet将目标检测问题转化为图像分类问题，使得目标检测领域出现了巨大的技术突破，同时也引入了难以处理的heuristics和hyperparameters问题。OHEM(Online Hard Example Mining)算法的思想很简单：在训练数据集中往往存在大量的简单样本(easy examples)和少量的困难样本(hard examples)，easy examples对于模型的训练贡献较小，hard examples更加有助于提升模型训练的效率和效果，OHEM算法将hard examples自动化的筛选出来运用到模型训练中去，从而获得较好的模型效果。
这几日，对于许多数据挖掘领域的研究者来说，北京是一个关注的焦点，原因无他，作为数据挖掘领域的两大顶会CIKM 2019和ICDM 2019相继在北京召开，甚至连开会地点（国家会议中心）都没有变化。
http://www.eygle.com/special/NLS_CHARACTER_SET_05.htm
一周一读 >>>> 作者简介 (美)Pang-Ning Tan / Michael Steinbach /Vipin Kumar Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授，
机器之心专栏 严达 （Daniel Yan）| yanda@uab.edu 计算机科学系助理教授 | 美国阿拉巴马大学伯明翰分校 [欢迎随时跳过文字看最后的讲座视频直接了解 T-thinker]。 什么？是不是又是一个关于设计大同小异的并行编程框架的炒作？是不是又是把各种简单烂大街问题（join, connected components, single-source shortest paths, PageRanks）统一一下编程接口（答案是不，我们处理更高级多样的计算问题）？这个与我有什么关系？ 别急
本身这个案例很简单，主要分享使用chattr工具的安装方法和简单文件特殊权限清除命令，方便快速处理。
UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在 http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 整理好的一些UCI数据集(arff格式)： http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip 关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
AI 科技评论按：前些日子，数据挖掘领域的巨擘韩家炜教授 [1] 在中国计算机学会（CCF）主办的第 87 期 CCF 学科前沿讲习班（CCF Advanced Disciplines Lectures，简称 CCF - ADL）[2] 做了一场精彩报告，报告题目叫做《大规模语料库的多维分析》（Multi-Dimensional Analysis of Massive Text Corpora）。[3] 笔者私以为这场报告对广大做数据挖掘的老师和学生有很大的指导意义，韩家炜在这场报告中讲述了他以及他带领的学生在过去以及未来十多年中研究方向的主线，即下面这张图：
使用R语言查询单细胞转录组这个关键词在2010-2019年的文章数量！ 如果没有，或者还没来得及动手，那么今天这个R包也可以尝试一下：
http://www.eygle.com/special/How.to.Install.Orabm.TPC.htm
Blogs Simply Statistics1: Written by the Biostatistics professors at Johns Hopkins University who also run Coursera's Data Science Specialization yhat's blog: Beginner-friendly content, usually in Python No Free Hunch1 (Kaggle's blog): Mostly interviews wi
今天在环境上测试expdp/impdp，环境有10.2.0.5.0，11.2.0.2.0的，11g的环境是从10g升级到11gde .是在impdp的时候都报了错误。 10g报错如下： > impdp test/test dumpfile=a.dmp directory=true_dump tables=test_table Import: Release 10.2.0.5.0 - 64bit Production on Tuesday, 29 October, 2013 17:24:12 Copyrigh
来源：深度学习这件小事本文约1500字，论文复现了一遍建议阅读5分钟本文为你介绍关于难分样本的挖掘，如何将难分样本抽取出来。 最近看了几篇文章关于难分样本的挖掘，如何将难分样本抽取出来，通过训练，使得正负样本数量均衡。一般用来减少实验结果的假阳性问题。 Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 论文：https://arxiv.org/pdf/1604.03540.pdf 代码：https://github.
通过上网查询以及看同行对会议的公共认识，数据挖掘领域的顶级会议是KDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)，公认的、排名前几位的会议是KDD、ICDE、CIKM、ICDM、SDM，期刊是ACM TKDD、IEEE TKDE、ACM TODS、ACM TOIS、DMKD、VLDB Journal等。会议及期刊的全称如下： 会议 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discov
随着数据挖掘的研究和应用不断扩展到医学、金融、安全等各个领域，人们清楚地感受到对多样化人才的需求。随着大数据在联邦、私人和学术领域的推广，在国内和国际上提供了大量的机会，这种情况尤为明显。BPDM讲习班是7年多以前创建的，目的是为数据科学和机器学习社区中的少数群体和代表性不足的群体培养导师、进行指导和联系，同时也丰富一群有才华的学生的技术能力，为他们提供接触的机会。迄今为止，它已经影响了超过330名数据科学领域的学员的人生。我们提供一个场所，将有才华的学生与各行业，学术界，专业协会，政府的创新研究人员联系起来。我们的任务是促进BPDM参与者之间有意义的，持久的联系，最终增加数据挖掘的多样性。 最近的一次研讨会于2019年2月在华盛顿特区的霍华德大学举行。 在这里，我们报告了在2019年BPDM采取的指导策略，以及这些是如何被接受的。
由于做数据库备份的时候，一个库中占大头的都是数据量巨大的log日志表，这些表没有必要导出，解决方案如下：
什么是流动性mining？流动性mining主要是通过提供通证资产进而获取收益。简单来说就是，存入某些通证资产便可对其进行mining。存入某些通证资产便可对其进行mining。之所以会被称为mining也是因为保留了BTCmining的行业说法。
来源 | Object Instance Mining for WeaklySupervised Object Detection
来源：机器学习AI算法工程本文约1500字，建议阅读5分钟在计算机视觉（CV）任务里常常会碰到类别不平衡的问题。 在计算机视觉（CV）任务里常常会碰到类别不平衡的问题， 例如： 1. 图片分类任务，有的类别图片多，有的类别图片少 2. 检测任务。现在的检测方法如SSD和RCNN系列，都使用anchor机制。训练时正负anchor的比例很悬殊. 3. 分割任务， 背景像素数量通常远大于前景像素。 从实质上来讲， 它们可以归类成分类问题中的类别不平衡问题：对图片/anchor/像素的分类。 再者，除了类不平衡问
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/107420.html原文链接：https://javaforall.cn
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