本文是数据科学家Susan Li撰写的一篇技术博文,主要介绍了在商业中使用多类文本分类的应用。
在我们的商业世界中,存在着许多需要对文本进行分类的情况。例如,新闻报道通常按主题进行组织; 内容或产品通常需要按类别打上标签; 根据用户在线上谈论产品或品牌时的文字内容将用户分到不同的群组......
文本分类是自然语言处理(NLP)旨在解决的经典问题,其涉及分析原始文本的内容并决定其属于哪个类别。它具有广泛的应用,如情绪分析,主题标签,垃圾邮件检测和意图检测。
今天要读一篇 Amy Greenwald 的论文《Correlated-Q Learning》,先记一下论文中的基础概念,然后再去深入解读。
《STA | 哐!一文打尽 SOCV / POCV》这个标题很打脸,因为没有transition variation 部分也没有moment 部分。最近在驴群讨论了Transition variation 部分,总结一下,感谢各位的无私输出。
Low fetal fraction has been linked to very early gestations, high maternal BMI, maternal medications, smoking and factors which lead to a smaller placenta, such as trisomies 13 and 18 (Kuhlmann-Capek et al. 2019)
spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated
=============================================== 相关性是两个变量之间关联的度量。当两个变量都有正太分布时,很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时,我们必须使用非参数的秩相关(Rank Correlation,或称为等级相关)方法。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学公众号在2022年又双叒叕开启了一个全新系列: QIML汇集了来自全球顶尖对冲基金、互联网大厂的真实面试题目。希望给各位读者带来不一样的求职与学习体验! 第一期 ▌出题机构:AQR ▌题目难度:Easy 题目 Say that you are runni
水平多效性(horizontal pleiotropy)一直是孟德尔随机化研究(Mendelian randomization,MR)所需要面对的大问题。关于水平多效性,我们又可以将其详细分成两类,米老鼠这里暂且称第一类为“相干水平多效性”(correlated horizontal pleiotropy),第二类为“不相干水平多效性”(uncorrelated horizontal pleiotropy), 如下图所示 (该图来自2019的PPT ,想查看完整内容,请阅读全文):
什么是消息的可靠性投递?即保证消息百分百发送到消息队列中去,消息发送端需要接受到mq服务端接受到消息的确认应答。除此之外还应有完善的消息补偿机制,发送失败的消息可以再感知并二次处理。 生产者到交换机通过confirmCallback,交换机到队列通过returnCallback
flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/api/table.scala
在生产环境中由于一些不明原因,导致 rabbitmq 重启,在 RabbitMQ 重启期间生产者消息投递失败, 导致消息丢失,需要手动处理和恢复。于是,我们开始思考,如何才能进行 RabbitMQ 的消息可靠投递呢? 特别是在这样比较极端的情况,RabbitMQ 集群不可用的时候,无法投递的消息该如何处理呢:
-be able to explain why identifying correlations is useful for data wrangling/analysis
网络上有大量的资料提及将 IN 改成 JOIN 或者 exist,然后修改完成之后确实变快了,可是为什么会变快呢?IN、EXIST、JOIN 在 MySQL 中的实现逻辑如何理解呢?本文也是比较粗浅的做一些介绍,知道了 MySQL 的大概执行逻辑,也方便理解。本书绝大多数内容来自:高性能MySQL第三版(O'Reilly.High.Performance.MySQL.3rd.Edition.M),还有一部分来自于网络,还有的来自于自己的理解,以下的内容有引用的都会做标准,如有雷同,纯属巧合。
论文名称:Collaborative Filtering of Correlated Noise:Exact Transform-Domain Variance for Improved Shrinkage and Patch Matching
表达量芯片差异分析阈值:a false discovery rate (Benjamini–Hochberg test) adjusted p value of ≤ 0.05 and absolute fold-change values ≥ 2 or ≤ 0.5. (其中 3,248 were upregulated while the other 1,881 genes were downregulated )
| 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/443825382
在使用RabbitMQ消息中间件时,因为消息的投递是异步的,默认情况下,RabbitMQ会删除那些无法路由的消息。为了能够检出消息是否顺利投递到队列,我们需要相应的处理机制。今天就来验证一下相关的验证机制。
我们知道,消息从发送到签收的整个过程是 Producer-->Broker/Exchange-->Broker/Queue-->Consumer,因此如果只是要保证消息的可靠投递,我们需要考虑的仅是前两个阶段,因为消息只要成功到达队列,就算投递成功。
Producer-->Broker/Exchange-->Broker/Queue-->Consumer,因此如果只是要保证消息的可靠投递,我们需要考虑的仅是前两个阶段,因为消息只要成功到达队列,就算投递成功。
multiagent 是指同时有多个 agent 更新 value 和 Q 函数,主要的算法有:q learning, friend and foe q leaning,correlated q learning,在每个训练步骤,学习器会考虑多个 agent 的联合 states,actions,reward,来更新 q 值,其中会用到函数 f 选择价值函数。
-understand the meaning of the variables in the (normalised) mutual information and how they can be calculated. Be able to compute this measure on a pair of features. The formula for (normalised) mutual information will be provided on the exam.
当两个变量都有良好理解的高斯分布时,很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时,我们必须使用非参数的秩相关(Rank Correlation,或称为等级相关)方法。
在CAP理论中, 对partition tolerance分区容错性的解释一般指的是分布式网络中部分网络不可用时, 系统依然正常对外提供服务, 而传统的系统设计中往往将这个放在最后一位. 这篇文章对这个此进行了分析和重新定义, 并说明了在不同规模分布式系统中的重要性.
https://blogs.sas.com/content/iml/2012/02/15/what-is-mahalanobis-distance.html
Francesco Locatello, Stefan Bauer, Mario Lucic, Sylvain Gelly, Bernhard Schölkopf, Olivier Bachem
A) The subquery is executed before the UPDATE statement is executed.
首先发布消息后进行备份在缓存里,如果消息成功发布确认到交换机,则从缓存里删除该消息,如果没有成功发布,则设置一个定时任务,重新从缓存里获取消息发布到交换机,直到成功发布到交换机。
Gaussian distribution of classification result of feature vector
特征选择是机器学习建模流程中最重要的步骤之一,特征选择的好坏直接决定着模型效果的上限,好的特征组合甚至比模型算法更重要。除了模型效果外,特征选择还有以下几点好处:
1写在前面 最近实在是忙的不行,根本没时间更新,一到家就只想睡觉。🥹 今天写个最近用到的分析方法,Weighted correlation network analysis (WGCNA),是非常经典的生信分析方法了,现在被引有9913次了,马上就要破万啦。😘 📷 网上相关的教程也是不胜枚举,但多多少少是有些不尽人意的地方,有的少步骤,有的代码不全。😅 这里在仔细阅读了官方手册后,在这里和大家一起认真地step by step研究一下,查缺补漏吧。🥰 2用到的包 rm(list = ls()) librar
Carl Vondrick , Abhinav Shrivastava , Alireza Fathi , Sergio Guadarrama ,Kevin Murphy
A) The subquery is executed for every row in the EMPLOYEES table.
作者:Mahdi Bozorg,Saber Salehkaleybar,Matin Hashemi
全基因组选择, 参考群需要建多大, 这篇文章用实际数据和模拟数据证明, 参考群至少要有500才有效果. 另外, 多性状SSGBLUP比单性状SSGBLUP要好. 所以, 学好传统的数量遗传学对于基因组选择也是有帮助的.
说明:由于 rabbitTemplate.setMandatory(true),所以当无法到达交换机的时候也会回调
Interest rate factor 是影响利率曲线上各个独立利率的random variables
此教程演示了如何存储和与Seurat 中的降维信息进行交互。为了演示,我们将使用SeuratData[1]包提供的 2,700 个 PBMC 对象。
降维是分析高维数据的重要工具。Spatial Predictor Envelope是一种回归的降维方法,它假设预测变量的某些线性组合对回归产生的影响很小。与传统的最大似然和最小二乘估计相比,该方法可以显著提高效率和预测准确性。虽然目前的工作已经针对独立数据开发和研究了预测包络,但还没有出现将预测包络适应于空间数据的工作。这篇论文提出了spatial predictor envelope (SPE) ,并且导出了 SPE 的最大似然估计,以及给定某些假设的估计的渐近分布,表明 SPE 估计在渐近上比原始空间模型的估计更有效。还通过一些模拟研究分析说明了所提出模型的有效性。
在生产环境中由于一些不明原因,导致 RabbitMQ 重启,在 RabbitMQ 重启期间生产者消息投递失败,导致消息丢失,需要手动处理和恢复。于是,我们开始思考,如何才能进行 RabbitMQ 的消息可靠投递呢?
引文的基本内容:介绍背景(一段或两段)、提出问题(一段),解决问题(一段或2段)。一般引文介绍3~5段。
子查询 (Subquery)的优化一直以来都是 SQL 查询优化中的难点之一。关联子查询的基本执行方式类似于 Nested-Loop,但是这种执行方式的效率常常低到难以忍受。当数据量稍大时,必须在优化器中对其进行去关联化 (Decoorelation 或 Unnesting),将其改写为类似于 Semi-Join 这样的更高效的算子。
来源:Deephub Imba本文约2000字,建议阅读4分钟本文介绍了今年5篇关于降维方法的论文。 1、Dimension Reduction for Spatially Correlated Data: Spatial Predictor Envelope Paul May, Hossein Moradi Rekabdarkolaee 降维是分析高维数据的重要工具。Spatial Predictor Envelope是一种回归的降维方法,它假设预测变量的某些线性组合对回归产生的影响很小。与传统的最大似
eQTL的分析结果本质就是一些调控基因表达的SNP位点,在结果展示时,最经典的可视化方式如下
由于技术因素,scRNA-seq数据可能由于每个细胞中检测到的分子数量不同导致细胞与细胞间的差异。为了解决区分生物学异质性与技术造成的差异,本文提出正则化负二项分布中的皮尔逊残差(其中细胞测序深度用作广义线性模型中的协变量)在保留生物异质性的同时成功地消除了测序深度的影响。 文章原文:https://link.springer.com/article/10.1186/s13059-019-1874-1
pheatmap是热图中使用频率比较高一个R包,ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级,支持pheatmap 参数转换。
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