專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近开始总结学习回归相关的东东了，与分类的目标变量是标称型不
选自Medium 作者：David Venturi 机器之心编译 本文作者 David Venturi 是技术博客 freeCodeCamp 的知名主笔之一。 一年半前，我退出了加拿大最好的计算机科学专业。之后我通过线上学习资源开始了自己的数据科学硕士学位项目。我意识到能通过 edX、Coursera 和 Udacity 学到所需要的一切，而且能学得更快更高效，开销也更少。 现在我的学习就快完成了。我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据
k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 2、基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与
大家好，在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中，我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。 所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。
上一篇中介绍了四个算法，并用四个算法分别计算了两个人的相似度。这篇就来讲讲相似性算法在实际当中怎么用。第一：将指定的人与其他人作相似性比较，并从高到低进行排序；第二：对指定的人推荐未看过的电影。同样还是先给出具体分析，然后给出相应算法，再最后一起给出代码。 根据相似性从高到底排序。 def topMatchs(prefs, person, n=5, similarity=sim_pearson): scores=[(similarity(prefs, person, other),
之前两篇文章对若干资产配置模型进行了回测分析，本文重点关注风险平价模型及其优化，考察优化后的效果。
机器学习算法按照目标变量的类型，分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据，而对于它的预测方法称为分类，连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值，对于它的预测方法称为回归。 “回归”一词比较晦涩，下面说一下这个词的来源： “回归”一词是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测，目的是根据上一代豌豆种子（双亲）的尺寸来预测下一代豌豆种子（孩子）的尺寸。 Galton在大量对象上应用了回归分析，甚至包括人的身高预测。他注意到，如果双亲
钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
雷达图是一种常用的数据可视化与展示技术，可以把多个维度的信息在同一个图上展示出来，使得各项指标一目了然。本文代码通过绘制五角星演示了polar()函数的用法。
BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT 和 CamemBERT 有什么共同点？别说「BERT」，那不是我想要的答案。
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量子近似优化算法（QAOA）是一种经典和量子的混合算法，是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。一般而言，组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象，在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。
今年，将近90,000名开发人员告诉我们他们如何学习和升级，他们正在使用哪些工具以及他们想要什么。
本文总结单因子测试的分层测试法。与回归法相比，分层测试法相对繁琐，但能展示更多细节。 分层测试法的思路是在统一的规则下， 利用单因子构建投资组合进行回测，然后对投资组合的表现进行全面评价，通过投资组合的表现说明因子的有效性。
OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。前面我们在<生信技能树>公众号宣传过一波; Python的转录组学分析框架与生态，因为是需要去github点star后发邮件才能进群交流，所以操作门槛有点高， 所以本次文末开放拉群小助手给大家帮忙入群跟作者团队面对面沟通哈。
工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警通过python+yolo网络深度学习模型自动识别监控区域内的烟火，工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警发现火焰及烟雾系统可以实时发出预警信息并同步传给后台监控相关人员，有效的协助后台人员降低误报和漏报现象及时处理火灾危机，将火灾危险消灭在萌芽当中。
前面介绍过实用的效率小工具，真的帮了我很多忙，这次给小伙伴们再种草一些数据源网站。
参考：https://github.com/xiazh18/WeatherBench/blob/master/src/score.py
file:///C:/Users/issuser/Downloads/NonLocalDenoising.pdf
占道经营游摊小贩识别检测系统通过Python+OpenCv深度学习模型技术，对现场画面中占道经营游摊小贩识别检测，当占道经营游摊小贩识别检测系统监测到流动商贩占道经营时，立即抓拍存档告警回传后台人员及时处理，同时将告警截图推送给相关人员。。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。
本系列的第一篇因子加权方法中提到，对于因子间有相关性的情况，可以通过最大化IR来解决，但也会存在另一个问题：因子协方差矩阵的估计，文中对比了最原始的样本协差阵和Ledoit压缩估计量结果的差异，表明协方差矩阵的估计效果对于结果有很大影响。本文给出另一种更为常用的解决因子间相关性的方法：因子正交化。
推荐系统根据用户的历史行为分析用户的兴趣，再根据兴趣为用户推荐项目。然而，在推荐系统运作过程中，新用户与新项目会源源不断地出现。由于这部分用户与项目没有历史评分信息，系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度，这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。
在这篇文章中，我们将比较蒙特卡洛分析（Monte Carlo analysis）和自举法（Bootstrapping）中的一些概念，这些概念与模拟收益序列以及生成与投资组合潜在风险和回报相关的置信区间有关。
原文链接：https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_11_regression_1.html
作者 | Raimi Karim 译者 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 【导读】这是一份用图片和代码详解自注意力机制的指南，请收好。 BERT、RoBERTa、ALB
AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统基于opencv+yolo网络深度学习模型，AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统对现场画面中人员着装穿戴实时监测分析。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
目前，金融市场总是变幻莫测，充满了不确定因素，是一个有许多投资风险的市场。这与其本身的市场规律和偶然性有关，金融危机、国家政策以及自然灾难等都会影响到金融市场，均会影响投资的收益情况。所以投资者总是希望能够找到应对的方法来减少投资的风险而增加收益。随着老百姓对合理的财富分配理论有着迫切的需求，学会优化投资理财，做到理性投资，是当前投资者最关心的问题。
股市涨涨跌跌，如潮起潮落，千千万万人前赴后继试图寻求股市涨跌的规律，破解投资和财富增值的密码，然而大多数人都无功而返。获得投资经验有四种方法：实践、历史、理论和统计。大多数人是通过第一种，即实际操作，这是最重要的经验获取方法。但是实际操作经验存在时代背景偏差，且经验积累非常有限，特别是对于经历少于一两轮股市周期的交易者而言。好的投资策略一定是历史和逻辑的统一，通过多层次、多维度的思考，综合利用理论、统计和历史研究方法，通过在实践中检验，不断优化自己的投资哲学和策略。今天为大家分享如何运用Python编程语言，实现对A股历史走势、涨跌频率和“月份效应”的量化分析和统计检验，试图从历史数据中挖掘有用的信息。尽管交易市场是人性的复杂博弈场，其涨跌规律难以准确度量，但历史总是惊人的相似，正如《圣经》所言：“已有的事，后必再有。已行的事，后必再行，日光之下并无新事”。
摘要：本文分别介绍了线性回归、局部加权回归和岭回归，并使用python进行了简单实现。
一次指数平滑法Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 14 11:57:34 2017 @author: DaiPuWei """ """ 时间序列一次指数平移法，以电器销售额的预测为例 """ import pandas as pd import math def Index_Translation(data,alpha): """ 一次指数平移法函数 data是样本数
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 随着监管政策步入关键落地期，受合规监管标的限额影响，曾备受追捧的大额标的逐渐消失，小额分散的车贷业务成为网贷平台转型的主要方向之一。车贷资产由于进入门槛低、借款额度低、流动性高、限期短等优点，但做好风险防控依然是行业的主要问题之一。 国内某贷款机构就面临了这样的难题，该机构的借款人往往拖欠还款或拒不还款，导致该机构的不良贷款率居高不下。面对如此头疼的问题，该机构将部分贷款数据开放，诚邀大家帮助他们建立风险识别模型来预
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化（点击文末“阅读原文”了解更多）。
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化。然而，航空网络的时空演变以及疫情对整体和局部网络的影响尚不清楚，需要进一步探索。为了弄清楚COVID-19对全球航空网络有什么样的影响，以及这次事件对它的影响程度，我们研究了二者之间的关系，并揭示了其潜在的模式规律。
一直以来，深度神经网络的可解释性都被大家诟病，训练一个神经网络被调侃为“炼丹”。所得的模型也像一个“黑盒”一样，给它一个输入，然后得到结果，却不知道模型是如何得出结论的，究竟学习到了什么知识。如果能将其训练或者推理过程可视化，那么可以对其更加深入的理解，目前深度神经网络可视化可以分为：
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！
最近和相似度杠上了，今天和大家分享一下周末研究的东西：SimHash。记得看到最后哟。
我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。
在机器学习领域，Boosting是一种强大的集成学习方法，它通过串行训练多个弱学习器（weak learner）并将它们组合成一个强大的模型。本文将详细介绍Boosting的原理、常见算法以及如何在Python中实现。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法，以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
街道积水识别监测系统利用Python+OpenCv机器学习对道路低洼区域街道积水识别监测进行实时监测，一旦发现到路面积水时，立即抓拍存档告警，同步信息到后台中心，提醒相关人员及时处理，避免产生更大的损失和危害。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
本文介绍线性回归模型，从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题，以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失，然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况，分别对应岭回归和Lasso回归，最后考虑到线性回归的局限性，介绍了一种局部加权线性回归，增加其非线性表示能力
作为2021年的第一篇原创，首先祝大家在新的一年里身体健康，万事顺意。今天给大家介绍的是腾讯发表的一篇论文《Future-Aware Diverse Trends Framework for Recommendation》。推荐系统中的用户体验非常重要，而推荐多样性是其中比较关键的一环。论文提出了一种提升多样性的推荐系统框架FAT（future-aware diverse trends (FAT) framework），其核心思路是根据与用户最近行为相似用户的行为来建模用户未来可能的多样化兴趣演化趋势，接下来一起学习一下。
最近， 技术在 Kaggle 竞赛以及其它预测分析任务中大行其道。本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 的相关概念。
源 / 机器之心 本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 AdaBoost 的相关概念。
使用ImageNet、CIFAR、MNIST 或 IMDB 这些数据集时，你是不是会潜意识中假设，这些数据集中的类标签都是正确的？
最近，Boosting 技术在 Kaggle 竞赛以及其它预测分析任务中大行其道。本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 AdaBoost 的相关概念。
AI研究员Sebastian Raschka表示，「纵观2024年的开源和研究工作，我们似乎正在努力使大模型变得更好、更小，而不一定要扩大它们的规模」。
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