https://www.groundai.com/project/cramer-wold-autoencoder/ Cramer-Wold自动编码器 J. Tabor，S. Knop，P. Spurek，I. Podolak，M. Mazur，S.JastrzębskiJagiellonian 大学数学与计算机科学 系，Lojasiewicza 6，30-348 Cracow，波兰。 jacek.tabor@uj.edu.pl 作者简介 ArXiV页面2018年5月23日提交 37
1、因子筛选应与所用模型相匹配，若是线性因子模型，只需选用能评估因子与收益间线性关系的指标，如IC、Rank IC；若是机器学习类的非线性模型，最好选用能进一步评估非线性关系的指标，如 Chi-square 及 Carmer's V 等；
南非土壤有机碳储量及趋势 利用光学卫星数据和其他辅助气候、形态和生物协变量驱动的机器学习工作流程，预测了南非自然区域（不包括水、城市和耕地）的土壤有机碳（SOC）储量（kg C m-2）。时间范围涵盖1984-2019年。空间范围包括南非自然土地面积的0-30厘米表土（占全国84%）。 土壤有机碳（SOC）储量的估算和监测对于保持土壤生产力和实现气候变化减缓目标非常重要。目前的全球SOC地图没有为景观决策提供足够的细节，也不允许跟踪碳的固存或损失的时间。利用光学卫星驱动的机器学习工作流程，我们以30米的空间分辨率绘制了1984年至2019年南非自然植被（86%的土地面积）下的SOC库存（表土；0至30厘米）。我们估计表土SOC总储量为5.6 Pg C，SOC密度中值为6 kg C m-2（IQR：四分位数范围2.9 kg C m-2）。35年来，预测的SOC经历了0.3%的净增长（相对于长期平均值），最大的净增长（1.7%）和下降（-0.6%）分别发生在草原和纳马卡鲁生物群落。在景观尺度上，SOC的变化在一些地方很明显，从栅栏线的对比中可以看出，这可能是由于当地的管理效应（例如，与SOC增加有关的木质侵蚀和与SOC减少有关的过度放牧）。我们的SOC绘图方法表现出较低的不确定性（R2=0.64；RMSE=2.5 kg C m-2），与以前的低分辨率（250-1000米）国家SOC绘图工作（平均R2=0.24；RMSE=3.7 kg C m-2）相比，偏差较小。我们的趋势图仍然是一个估计值，有待于对同一地点的土壤样本进行重复测量（时间序列）；这是跟踪SOC变化的全球优先事项。虽然高分辨率的SOC地图可以为旨在减缓气候的土地管理决策提供信息（自然气候解决方案），但SOC的潜在增长可能受到当地气候和土壤的限制。同样重要的是，气候减缓工作，如植树，要平衡碳、生物多样性和整体生态系统功能之间的权衡。
上个月，美国FDA批准了世界上第一款糖网筛查AI设备IDx-DR，可以独立检测而不需要医生解释结果。
近日， MongoDB CEO Dev Ittycheria做客CNBC最当红的节目Mad Money，与主持人Jim Cramer（著名华尔街资金管理人）一起向观众分享始终高速发展的MongoDB公司的客户及合作伙伴情况，从而为节目观众提供持股建议。
行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然，如果行列式中含有未知数，那么行列式就是一个多项式。它本质上代表一个数值，这点请与矩阵区别开来。矩阵只是一个数表，行列式还要对这个数表按照规则进一步计算,最终得到一个实数、复数或者多项式。
行列式的定义： 行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然，如果行列式中含有未知数，那么行列式就是一个多项式。它本质上代表一个数值，这点请与矩阵区别开来。矩阵只是一个数表，
案例：该医生招募了100名研究对象，按照吸烟状态分为两组，其中吸烟者52人，不吸烟者48人，探讨吸烟与阿尔兹海默症之间的关联性
简言之，三位物理学家请教数学天才、菲尔兹奖得主陶哲轩一个偶然发现的公式。三位物理学家很快收到了陶哲轩的回复，并给出3个证明。一周半后，他们一起发表了论文，阐述了这个公式的证明过程。
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
随着行车记录仪的普及，我们很容易捕捉到一些转瞬即逝的场景。而在双子座流星雨处于巅峰的当下，夜间巡逻的警员们，显然最有机会欣赏到流星划过夜空的美景。
最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
众所周知，机器学习的模型与统计有着千丝万缕的联系。阅读本文后，你才恍然发现，鼎鼎大名的Lasso算法思想锤炼的背后，蕴藏着学生氏分布关于酿酒的小秘密，还可以窥视过去百余年统计的兴衰起落，统计学重镇如何从繁盛时期的英国逐步转移到了奋起直追的美国，以及圈儿里牛叉闪闪的大人物们那些看起来与常人无异、令人忍俊不禁的闲散轶事。
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望大家谅解。
此教程演示分析存储在Seurat对象中的RNA速率定量。参数基于RNA速率教程[1]。如果您在工作中使用Seurat，请引用：
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表
美国科学院院士，英国皇家统计学会会员， 当今仍健在的国际上最伟大的统计学家之一，他于1920 年9 月10 日出生于印度的一个贵族家庭，1940 年获印度安德拉大学数学学士学位，1943年在印度统计研究所取得统计学硕士学位，随后赴英国剑桥大学师从现代统计学的奠基人R.A.费歇(Fisher)教授，并于1948年获得剑桥大学博士学位。
rstatix 包提供了一个与「tidyverse」设计哲学一致的简单且直观的管道友好框架用于执行基本的统计检验， 包括 t 检验、Wilcoxon 检验、ANOVA、Kruskal-Wallis 以及相关分析。
基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面做个简要的综述。多元统计的特殊应用在CRNA的其它任务列表（task view）里也会提及，如：排序（ordination）会在Environmetrics（http://cran.r-project.org/web/views/Environmetrics.html）里说到；有监督的分类方法能在MachineLearning（http://cran.r-project.org/web/views/Machi
最近看到一个好玩的工具库，叫做dython，乍一看还以为是哪个模仿python的冷门语言
【导读】专知内容组整理了最近生成对抗网络相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Semi-supervised FusedGAN for Conditional Image Generation（基于半监督FusedGAN的条件图像生成） ---- ---- 作者：Navaneeth Bodla,Gang Hua,Rama Chellappa 摘要：We present FusedGAN, a deep network for conditional image synthesis with contr
大家都知道Python，但是应该很少有人听过dython，dython是python中的一款数据建模库。尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库，但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。
尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库，但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。
订阅视频平台事件(异常振动,蒸汽泄露,未带安全帽…),每个类型的事件对应一个处理类(策略类),后续可能还会订阅其他的事件.
📷 写在前面：此笔记是PPV课学员张梦根据李玉玺老师在CDA LEVEL II 数据建模师培训的上课内容整理而成的。 ———————————–作者说明————————————— CDA level 2 前4天笔记。 重点在操作和老师口述的无关内容。由于开始没安装成功EM，所以没有截图。 有讲义的笔记都记录在讲义上。复习参考讲义。 2015/9/20 ————————————老师简介————————————— 李御玺 国立中国台湾大学咨询工程博士 铭传大
本期分享的内容是如何通过接口来实现filter。我们可以叫此模式为filter pattern，过滤器模式。 没错，正如题所说，核心就是接口。 实际需求 抽象需求： 1、过滤器支持and，满足and条件的过滤。 2、过滤器支持or，满足or条件的过滤。 3、过滤器支持=过滤。 具体需求： 1、可以支持在一堆人中过滤出男性。 2、可以支持在一堆人中过滤出女性。 3、可以支持在一堆人中过滤出单身男性。 4、可以支持在一堆人中过滤出单身的人或者是女性。 如果现在有这样的需求摆在你的面前，你会用什么样的方式实现？
之前的 谷歌机器学习法则：ML工程的最佳实践 将谷歌公司关于机器学习方面的实践经验详细的介绍了下，很多朋友会问有没有手册版以及PDF版本。这里会将精简后的法则内容（中文+英文）一一列举出来，并且将中文+英文版的PDF文件（带书签目录）分享给大家（见文末）。
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#基本统计分析 #整体描述性统计分析，针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏，且较平。（偏度为正，峰度为负） summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度，偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计，针对数值变量 #aggregate,f
写在前面：此笔记是PPV课学员张梦根据李玉玺老师在CDA LEVEL II 数据建模师培训的上课内容整理而成的。 —————————作者说明————————— CDA level 2 前4天笔记。 重点在操作和老师口述的无关内容。由于开始没安装成功EM，所以没有截图。 有讲义的笔记都记录在讲义上。复习参考讲义。 2015/9/20 —————————老师简介————————— 李御玺 国立台湾大学咨询工程博士 铭传大学咨询工程学系教授(2000~) CDA协会高级会员=数据分析专家 铭传大学大数据研究中
我在生物信息学：全景一文中，阐述了生物信息学的应用领域非常广泛。但是有一点是很关键的，就是细胞内的生命活动都遵从中心法则，生物信息学很多时候就是在中心法则上做文章：
新能源汽车的推广是国家战略。中国新能源汽车市场已经起步，并且发展迅速。国内厂商已经争相争夺新能源车的市场份额。在国内有比亚迪、北汽新能源等引领者，传统上的强势进口品牌也力争在这一波潮流中争得一席之地。那么，这些传统上的强势进口品牌在新能源车领域吸引到了哪些潜在消费者，这些消费者有些什么特点？这些消费者的特点会对品牌竞争有什么启迪？ 我们以奥迪为例，基于主流汽车论坛（汽车之家、爱卡、易车、太平洋汽车）的新能源关注用户，对比奥迪新能源的关注用户和老对手宝马新能源、奔驰新能源的关注用户相比，得出奥迪新能源在用户画
为了保证我们用 PHP 写的 API 的安全性要禁止除了接口外的访问方式. 比如我们的项目为 example, 其下有文件夹 dir1、有个接口文件 api.php. 结构为: 这时候我们要求只能通
生活中有个很有趣的例子，午饭时间，母亲问正在打游戏的小孩：“中午想吃什么。”小孩子不耐烦地回答 “随便”。母亲没有多想，按照自己的喜好做了几道菜。摆到饭桌上后，小孩子却并不满意，吃的很少。 如果按照正常的解决问题流程，小孩子提出需求：“随便”。母亲对需求做出了回应，即，按自己的喜好随便做了几道，按理说，任务顺理成章地完成了，那为什幺小孩子仍然不满意结果？ 这个例子和我们工作中遇到的问题很相似，设计师辛辛苦苦依照需求方的要求输出了完美的解决方案，结果却不能达到对方预期，这是由于我们在沟通过程中，对需求理解产生
索引是数据库优化最常用也是最重要的手段之一, 通过索引通常可以帮助用户解决大多数的MySQL
本文主要研究一下sharding-jdbc的ShardingTransactionManager
使用复合索引，需要遵循最佳左前缀法则，即如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
activemq-artemis-2.11.0/artemis-server/src/main/java/org/apache/activemq/artemis/core/server/federation/FederationManager.java
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。
因为书中列举的方法和知识点比较多，没必要全都掌握，会一种，其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
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