时间序列异常检测是一项重要的任务，其目标是从时间序列的正常样本分布中识别异常样本。这一任务的最基本挑战在于学习一个能有效识别异常的表示映射。
2022年6月20日，伊利诺伊大学芝加哥分校化学系的Huan-Xiang Zhou等人在Commun Biol发表文章，提出了旨在挖掘IDPs构象空间的生成性自动编码器。这项工作说明了人工智能在IDPs构象挖掘中的巨大潜力。
代谢组学研究产生大量的数据，这些数据具有高维、小样本、高噪声等复杂特征。如何从复杂的代谢组学数据中提取出有价值的信息，筛选出潜在的生物标志物成为近年来代谢组学研究的热点和难点。据此，本文针对目前代谢组学数据分析中的常用统计学方法及其研究进展进行介绍。
最近，图神经网络技术应用到时间序列的分析，引起了学术界广泛的研究兴趣。本次文章分享两篇最近阅读的，图神经网络用于时间序列异常检测的论文。
前言：主要是从理解降维和用R实现降维这两个层面上来阐述，具体的算法还需要感兴趣的小伙伴另外了解。
UCSCXenaShiny 是我 19 年通过 Openbiox 发起的项目（地址：https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny，点击原文），用于下载和分析著名癌症数据库 UCSC Xena https://xenabrowser.net/datapages/。最近和小伙伴进行了大量的重构和更新。
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。
时间序列预测问题可以作为一个有监督学习问题来解决。
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。
代数优化是对查询进行等价交换，以减少执行的开销。所谓等价是指变换后的关系代数表达式与变换前的关系代数表达式所得到的结果是相同的。
在过去的几个月中，时间序列基础模型的发展速度一直在加快，每个月都能看到新模型的发布。从TimeGPT 开始，我们看到了 Lag-Llama 的发布，Google 发布了 TimesFM，Amazon 发布了 Chronos，Salesforce 发布了 Moirai。TimesFM是信息最多的模型，而Lag-Llama、Chronos我们都做过详细的介绍。今天我们来详细介绍一下Moirai，这里可能最不知名（相对）就是Salesforce了，所以基本没有介绍 Moirai的文章，我们就来补足这个信息。
本文结构： 什么是 LDA 和 PCA 区别 LDA 投影的计算过程 LDA 降维的例子 ---- 1. 什么是 LDA 先说判别分析，Discriminant Analysis 就是根据研究对象的各种特征值，判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 根据判别标准不同，可以分为距离判别、Fisher 判别、Bayes 判别法等。例如，在 KNN 中用的是距离判别，朴素贝叶斯分类用的是 Bayes 判别，线性判别分析用的是 Fisher 判别式。 根据判别函数的形式，可以分为线性判别和非线性判别。 线性判
网络分析工具越来越多地应用于静息代谢活动(PET)或血氧依赖信号(功能MRI)的脑成像，以表征导致脑部疾病的异常神经环路。这种方法对神经退行性疾病的研究特别有价值，因为神经退行性疾病的特征是病理沿着离散的神经通路扩散。疾病特异性脑网络的识别和验证有助于定量评估通路随时间和治疗过程中的变化。网络异常通常可以在症状出现之前识别出来，甚至可以在临床前期用于跟踪疾病进展。同样，治疗可调节网络活动，因此可能在临床试验中作为疗效的标志物。最后，通过同时测量个体患者扫描图像中多个疾病网络的活动水平，可以实现早期鉴别诊断。虽然这些技术最初是为PET开发的，但在过去几年中，类似的方法也被引入了功能MRI，这是一种更容易获得的非侵入性成像模式。这一进展预计将扩大网络工具在大规模和多样化患者人群中的应用。
今天要给大家介绍的是异常检测(Anomaly Detection), 它是机器学习的一个重要分支，实际应用领域广泛，更与我们的生活息息相关。那么什么是异常检测？其主要方法和目前所面临的技术难题有哪些？本文或许能提供一些参考。
昨天给大家推荐了Python语言绘制散点密度图的可视化工具-mpl-scatter-density，很多同学都表示使用起来非常方便。但是也有同学一直使用R语言进行可视化绘图，所以今天这篇推文就给大家推荐R语言快速绘制散点密度图的方法。
估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。
最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面，这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别
为了重建一系列数据，通常采用自动编码器之类的网络来尽可能预测类似于原始数据的输出，这种方式通常利用原始数据和网络输出之间的重建误差来训练输出。二维图像或一维信号的重建误差非常容易用元素化均方误差（MSE）直接计算，因为它们的元素（例如像素）以一定的顺序排列。然而，当计算点云的重建误差时，需要匹配算法来同步不同的数据，因为重建网络中输入和输出点集的排列可能不同。
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向：一个是交互效应方向（调节、中介效应）、一个是随机性方向（固定效应、随机效应）。
什么样的代码算是好代码？ 在我看来，易于维护的代码就是好代码。当然代码还可以从性能，安全等方面来考量。这些不在本文的讨论范围之内。
精神分裂症的神经生物学异质性了解甚少，并混淆了当前的分析。我们在一个多机构多种族队列中研究了神经解剖亚型，使用新的半监督机器学习方法，旨在发现与疾病相关的模式，而不是正常的解剖变异。研究人员对307名确诊精神分裂症患者和364名健康对照者进行了结构MRI和临床测量分析。灰质、白质和脑脊液局部体积测量被用来识别独特的和可重复的精神分裂症神经解剖亚型。两种不同的神经解剖亚型被发现。亚型1表现出广泛更低的灰质体积，主要分布于下丘脑、伏隔核、内侧颞叶、内侧前额叶/额叶和岛叶皮质。亚型2显示基底神经节和内囊体积增加，其他脑体积正常。在亚型1中灰质体积与病程呈负相关(r = -0.201, P = 0.016)，而在亚型2中则不相关(r = -0.045, P = 0.652)，这可能暗示了不同的潜在神经病理过程。子类型没有年龄(t = -1.603, df = 305, P = 0.109),性别(df =1χ2 = 0.013,P = 0.910),疾病持续时间(t = -0.167, df = 277, P =0.868),抗精神病剂(t = -0.439, df = 210, P = 0.521),发病年龄(t = -1.355, df = 277, P = 0.177),阳性症状(t =0.249, df = 289, P = 0.803),阴性症状(t = 0.151, df = 289, P= 0.879)或抗精神病类型(卡方= 6.670,df =3, P = 0.083)差异。亚型 1的受教育程度低于亚型2(卡方= 6.389,df = 2, P = 0.041)。总之，我们发现了两种截然不同且高度可再生的神经解剖亚型。亚型1显示与病程相关的广泛体积减少，以及更差的发病前功能。亚型2除基底神经节和内囊较大外，解剖结构稳定正常，不能用抗精神病药剂量解释。这些亚型挑战了脑容量损失是精神分裂症的一个普遍特征的概念，并暗示了不同的病因。它们可以为丰富和分层临床试验和精确诊断提供策略。
【导读】今天这篇文章会向大家介绍几个有关机器学习和统计分析的技术和应用，并展示如何使用这些方法解决一些具体的异常检测和状态监控实例。相信对一些开发者们来说可以提供一些学习思路，应用于自己的工作中。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自北航人工智能研究院的韦星星副教授团队设计出一种隐蔽性更强、物理实施更简单、速度更快的 “对抗红外补丁”，可用于针对红外模态的物理鲁棒性评估研究。 在计算机视觉领域，基于 DNN 的红外与可见光目标检测系统在诸多安全保障任务中得到广泛应用，而 DNN 易受对抗样本攻击的特性，天然给这些检测系统埋下了安全隐患，检测器的对抗鲁棒性也因此受到了学术界与工业界的共同关注，相关研究的发展势头强劲。 已有不少研究者针对可见光模态提出了物理鲁棒性评估技术，它们被设计在常见的物品上，有着精
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection，而不是feature extraction。
在计算机视觉领域，基于 DNN 的红外与可见光目标检测系统在诸多安全保障任务中得到广泛应用，而 DNN 易受对抗样本攻击的特性，天然给这些检测系统埋下了安全隐患，检测器的对抗鲁棒性也因此受到了学术界与工业界的共同关注，相关研究的发展势头强劲。
磁共振成像(MRI)已经改变了我们对人类大脑的理解，通过对特定结构的能力(例如，损伤研究)和功能(例如，任务功能MRI (fMRI))的复制映射。心理健康研究和护理还没有从核磁共振成像中实现类似的进步。一个主要的挑战是复制大脑结构或功能的个体间差异与复杂的认知或心理健康表型之间的关联(全脑关联研究(BWAS))。这样的BWAS通常依赖于适合经典脑成像的样本量(中位神经成像研究样本量约为25)，但对于捕捉可复制的脑行为表型关联可能太小了。在这里，我们使用了目前最大的三个神经成像数据集，总样本量约为50,000人，以量化BWAS效应大小和可重复性作为样本量的函数。BWAS的关联比之前认为的要小，导致了统计上的研究不足，效应大小和典型样本量的复制失败。随着样本量增加到数千个，复制率开始提高，效应大小信息减少。功能性MRI(对比结构)、认知测试(对比心理健康问卷)和多变量方法(对比单变量)检测到更强的BWAS效应。小于预期的脑表型关联和人群亚样本的变异性可以解释广泛的BWAS复制失败。与影响更大的非BWAS方法(例如，损伤、干预和个人)相比，BWAS的可重复性需要数千个人的样本。
自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
在早期大脑发育过程中，由于多种内在和外在的机械力的影响，大脑皮层以一种高度可调节的方式折叠成脑回和脑沟。这种皮层折叠不仅允许更大的表面积来适应颅顶，而且还减少了神经元之间的距离，导致更快的信号传输。因此，脑沟形态的测量与认知表现相关，而皮层折叠的缺失（无脑回畸形）伴有严重的智力迟钝。异常的折叠可由神经元增殖、迁移和分化的缺陷引起，并与主要的神经发育和神经退行性疾病有关。
经济全球化和金融市场的完整性促进了对资产定价，风险管理，投资组合选择等各个领域的多元波动建模的需求。因此，两种类型的模型 - 多变量广义自回归条件异方差（MGARCH）和多变量随机波动率（MSV）模型 - 已成为理论和实证研究的主要方法。已经开发了不同版本的MGARCH和MSV模型，包括单变量模型的一般化，因子模型，非对称模型，时变相关模型和一些替代方案，以捕获和学习波动的相应特征。
小王是一家公司的测试开发人员，领导要求他开发一个可以支持A端自动化测试的测试平台。
溜达一圈，据说公司又有同事利用工作时间考取了某某研究生。不知不觉中又开始焦虑，人比人累死人。本人一天写点笔记，从根本上就是为了克服毕业之后那种发自内心的恐惧之感，我可不是那种麻木的人，但同样不是那种对自己恨的人。究其恐惧的本质，还是边界不清导致的，我们无法做到精通所有行业，所以我们的对比对象必然要限定于自己所在的行业，跨行业比对是没有任何意义的，在自己所在的行业中，寻找同等背景和水平的伙伴才是真正属于自己的真正赛道，至于行业中厉害的人往往就是我们学习的榜样。相比自己比较弱的人往往是我们群众基础。所以明晰自己的定位是很重要的，那是我们不骄不躁，保持良好心态的基础。在此基础上才可能发生真正的提升。但总归一句话：见贤思齐！
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
这个想法是在这里使用一些多变量ARMA-GARCH过程。这里的启发式是第一部分用于模拟时间序列平均值的动态，第二部分用于模拟时间序列方差的动态。
“题外话：相关性不是因果，相关性只能说数据上来讲两个或多个因素具有正/负/无相关性，其间没有谁决定谁的关系”
最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。 从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH-COPULA的研究报告，包括一些图形和统计输出。
和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。
_自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
白质束是大规模大脑网络的结构基础。我们使用30,810名成人（英国生物样本数据库）的扩散张量成像表征全脑束造影，发现90个节点水平和851个连边水平的网络连接测量具有显著的遗传性。多变量全基因组关联分析确定了325个基因位点，其中80%在这之前没有与大脑指标相关。富集分析涉及神经发育过程，包括神经发生、神经分化、神经迁移、神经投射引导和轴突发育，以及产前大脑表达，特别是在干细胞、星形胶质细胞、小胶质细胞和神经元中。
最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。 > oil = read.xlsx（temp，sheetName =“DATA”，dec =“，”）
用静息状态功能性磁共振成像测量的大脑静息状态网络(RSNs)的激活振幅是可遗传的，并且与基因相关，表明了多效性。最近的单变量全基因组关联研究(GWASs)探索了RSNs活性个体变异的遗传基础。然而，单变量基因组分析并不能描述RSNs的多变量特性。在这项研究中，研究者使用了一种新的多变量方法，称为基因组结构方程模型，来模拟捕RSNs共享基因组影响的潜在因素，并确定单核苷酸多态性(SNPs)和驱动这种多效性的基因。利用GWAS对英国生物银行报道的21个RSNs (N=31,688)的汇总统计，首先在一个发现样本(N=21,081)中进行基因组潜在因子分析，然后在同一个队列的独立样本(N=10,607)中进行测试。研究表明，RSNs的遗传组织可以由两个不同但相关的遗传因素最好地解释，它们划分了多模态关联网络和感觉网络。17个因素负荷中的11个在独立样本中重复。通过多元GWAS，研究者发现并复制了9个与RSNs联合结构相关的独立SNPs。此外，通过将发现的样本和复制的样本相结合，研究者发现了额外的SNP和与RSN幅值这两个因素相关的基因。研究认为，以多变量的方式模拟遗传对大脑功能的影响是了解更多涉及大脑功能的生物机制的有力途径。
本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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