在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值
过去数年间，研究者和企业都试图通过提供可获得的预训练计算机视觉或机器翻译模型，来让更多非专业人士用上深度学习方法。将预训练模型用到另一项任务上的方法，就是我们所说的迁移学习，但是这种方法依旧要求使用者具备一定的专业度，能够对在另一个数据集上运行的模型进行微调。因而如果有方法能够将这一步骤完全自动化，可以让更多的使用者从迄今为止机器学习领域所取得的重大突破受益。
发现plink2 和plink 差别还是挺大的，没什么plink2 教程，还是用老版。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
本文提出超越神经架构搜索（NAS）的高效神经架构搜索（ENAS），这是一种经济的自动化模型设计方法，通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷，GPU运算时间缩短了1000倍以上。在Penn Treebank数据集上，ENAS实现了55.8的测试困惑度；在CIFAR-10数据集上，其测试误差达到了2.89%，与NASNet不相上下（2.65%的测试误差）
Pandas做分析数据，可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。之前介绍过索引操作，现在接着对Pandas中的分组操作进行介绍：主要包含SAC含义、groupby函数、聚合、过滤和变换、apply函数。文章的最后，根据今天的知识介绍，给出了6个问题与2个练习，供大家学习实践。
首先，我们创建一组随机圆，位于边界正方形的中心部分，较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。
你是否曾在在搜索语法时，因为打断了数据分析流而感到沮丧？为什么你在屡次查找后仍然不记得它？这是因为你还没有足够的练习来为它建立“肌肉记忆”。
【输入形式】 一行，供24个整数。以先行后列顺序输入第一个矩阵，而后输入第二个矩阵。
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
单向散列函数（one-way hash function）,也称为消息摘要函数（message digest function）、哈希函数、杂凑函数，是指输入消息（message）输出散列值（hash value）,用于消息的完整性（一致性）检查。
目前Base64已经成为网络上常见的传输8Bit字节代码的编码方式之一。在做支付系统时，系统之间的报文交互都需要使用Base64对明文进行转码，然后再进行签名或加密，之后再进行（或再次Base64）传输。那么，Base64到底起到什么作用呢？ 在参数传输的过程中经常遇到的一种情况：使用全英文的没问题，但一旦涉及到中文就会出现乱码情况。与此类似，网络上传输的字符并不全是可打印的字符，比如二进制文件、图片等。Base64的出现就是为了解决此问题，它是基于64个可打印的字符来表示二进制的数据的一种方法。 电子邮件刚问世的时候，只能传输英文，但后来随着用户的增加，中文、日文等文字的用户也有需求，但这些字符并不能被服务器或网关有效处理，因此Base64就登场了。随之，Base64在URL、Cookie、网页传输少量二进制文件中也有相应的使用。
神经网络搜索（Neuarl Architecture Search)是近年来兴起的热门方向。在这次 ICML 的文章中，我们提出了 Few-shot NAS， 通过分割搜索空间，对分割后的子空间独立建立了一个子超网络（sub-supernet）来预测网络性能。通过建立 one-shot NAS 和传统挨个训练 NAS 的联系，few-shot NAS 巧妙继承了两种方法的优点，兼有 one-shot NAS 的快速和传统 NAS 的准确网络性能评估。大量实验表明 few-shot NAS 是一个简单易行的方法，在不同任务上和数据集上能提升当下几乎所有的 NAS 方法，包括 ImageNet 及 CIFAR-10 的分类任务和 GAN 这样的生成任务等。该文章被 ICML-2021 接收为 long talk。
矩阵乘法（matmul），是机器学习中非常重要的运算，特别是在神经网络中扮演着关键角色。
本文介绍被AAAI 2020录用的论文 Learning Graph Convolutional Network for Skeleton-based Human Action Recognition by Neural Searching，第一个使用神经架构搜索（NAS）设计图卷积网络（GCN）的工作，用于基于skeleton的人体动作识别中，在当前最大的两个数据集中达到目前最高的精度。代码将开源。
强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。
强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个，Matlab提供了一系列的画图函数，用户不须要过多的考虑画图的细节，仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形，这类函数称为高层画图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作。这类操作将图形的每一个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每一个对象分配一个句柄，能够通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其它部分。
如下图1和图2所示，如果使用公式引用一列中的项目，当按F9评估其值时，会看到：在花括号内放置了一组项目，文本被添加上了引号，分号意味着跨行，且项目列使用分号。
如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
知识蒸馏可以看做教师网络通过提供soft label的方式将知识传递到学生网络中，可以被视为一种更高级的label smooth方法。soft label与hard label相比具有以下优点：
本中你将学习在R中数据处理简洁的方法，称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作，但这些工作从长远来看是值得的。一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具，您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种，从而可以将更多的时间花在分析问题上。
摘要：监控系统在linux系统上获取物理磁盘IO以及使用情况的原理，让我们一起来探索一下
连接（Join）是数据仓库工作负载的一个组成部分。 当连接的表存储在内存中时，IM列存储增强了连接的性能。
那这个文件内如此多的设备哪些是物理硬盘呢？只要达到下面两个限制条件就判定为物理硬盘。
在日常工作中，数据统计是工作中最重要的一部分。今天把Excel中最常用的统计函数整理了出来，共16个。为了方便同学们理解，选取的全是贴近应用的示例。
根据文章内容总结的摘要
下图显示了CNN中最重要的部分，这部分称之为卷积核(kernel)或过滤器(filter)或内核(kernel)。因为TensorFlow官方文档中将这个结构称之为过滤器(filter)，故在本文中将统称这个结构为过滤器。如下图1所示，过滤器可以将当前层网络上的一个子节点矩阵转化为下一层神经网络上的一个单位节点矩阵。单位节点矩阵指的是高和宽都是1，但深度（长）不限的节点矩阵。
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
目前Base64已经成为网络上常见的传输8Bit字节代码的编码方式之一。在做支付系统时，系统之间的报文交互都需要使用Base64对明文进行转码，然后再进行签名或加密，之后再进行（或再次Base64）传输。那么，Base64到底起到什么作用呢？
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
最近何恺明团队在arXiv 上公布了他们发表在CVPR 2020 上的最新论文《Designing Network Design Spaces》[1]。和何恺明之前发表的大多数论文一样，一经公布，迅速得到众人的关注。知乎上迅速有人提出问题：“如何评价何恺明团队最新推出的RegNet？”[2]
可微网络架构搜索（DARTS）能够大幅缩短搜索时间，但是其稳定性受到质疑。随着搜索进行，DARTS 生成的网络架构性能会逐渐变差。最终生成的结构甚至全是跳过连接（skip connection），没有任何卷积操作。在 ICML 2020 中，UCLA 基于随机平滑（random smoothing）和对抗训练（adversarial training），提出了两种正则化方法，大幅提升了可微架构搜索算法的鲁棒性。
本文是《机器学习数学基础》补充资料，更多内容请访问：https://qiwsir.gitee.io/mathmetics/
本文介绍了两个用于数据预处理的函数，具体是用于处理缺失值和异常值的。这些函数可以极大地提高数据预处理的速度，方便进行后续的建模和结果分析。
本文讲述了如何利用Python和R语言对数据集进行缺失值和异常值处理，包括利用均值、中位数、众数、插值、基于邻近算法、基于模型的回归、聚类、分类等多种方法。同时，还介绍了一种基于Knime的缺失值处理方法。
接上期：第二章 Oracle Database In-Memory 体系结构(IM-2.1)
在互联网中的每一刻，你可能都在享受着Base64带来的便捷，但对于Base64的基础原理又了解多少？今天这篇博文带领大家了解一下Base64的底层实现。
pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式，包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
BOLT-LMM软件包目前由两种主要算法组成，即用于混合模型关联分析的BOLT-LMM算法和用于方差分量分析（即SNP遗传性的分区和遗传相关性的估计）的BOLT-REML算法。
pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数：
Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象，它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的，代码示例如下：
Gene Set Enrichment Analysis是一种富集算法，由Broad Institute研究所的科学家提出，算法核心示意如下
层次分析法（analytic hierarchy process），简称AHP。是建模比赛中比较基础的模型之一，其主要解决评价类的问题。如选择哪种方案最好，哪位员工表现最好等。
去年师兄用这个包做了一个不错的应用（企业可靠性统计方向的项目）。今天正好需要学习下数据可视化仪表盘的制作。尝试了下，还不错，比Tableau还要优秀。最近出一期入门，有机会可以把自己的例子介绍一下。
单元格的编辑模式 通常情况下，当终端用户双击单元格时，编辑控件将允许用户在该单元格中输入内容。在一个单元格中编辑的能力被称为编辑模式。一些属性和方法可以用来自定义编辑模式的使用。 当一个单元格处于编辑模式时，活动单元格将显示一个I型光标，如下图所示。当该单元格不处于编辑模式时，活动单元格将显示一个焦点长方形，如下图所示。 image.png 一个单元格将进入编辑模式（开启编辑模式），当： 用户在单元格中输入内容 用户双击单元格 EditMode属性设置为true 一个单元格离开编辑模式（关闭编辑模式），当
今天要跟大家分享的是数据地图系列6——Stata数据地图（下）！ 接着前一篇的节凑，这一篇会给大家介绍比较全面的Stata热力地图代码实现。 版本仍然是基于StataSE12.0。 首先需要下载软件外部命令：spmap #这一条命令是数据地图的专用命令。 ssc install spmap #下载并安装spmap命令。 下载数据地图经纬度数据文件：就是昨天用到的那个 http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/c/china_map.zip 接下来是作图步骤： 1、锁
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