在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图,转化漏斗图,RFM 客户分类以后的雷达图。
在实际工作中,你是否遇到过这样一个问题或痛点:无论是通过哪种方式获取的标注数据,数据标注质量可能不过关,存在一些错误?亦或者是数据标注的标准不统一、存在一些歧义?特别是badcase反馈回来,发现训练集标注的居然和badcase一样?如下图所示,QuickDraw、MNIST和Amazon Reviews数据集中就存在错误标注。
在使用 Any 方法会更有效的情况下使用了 Count 或 LongCount 方法。
在使用 AnyAsync 方法会更有效的情况下使用了 CountAsync 或 LongCountAsync 方法。
1. 收集器简介 收集器用来将经过筛选、映射的流进行最后的整理,可以使得最后的结果以不同的形式展现。 collect方法即为收集器,它接收Collector接口的实现作为具体收集器的收集方法。 Collector接口提供了很多默认实现的方法,我们可以直接使用它们格式化流的结果;也可以自定义Collector接口的实现,从而定制自己的收集器。 这里先介绍Collector常用默认静态方法的使用,自定义收集器会在下一篇博文中介绍。 2. 收集器的使用 2.1 归约 流由一个个元素组成,归约就是将一个个元素“折
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算,常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用,包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
上一篇文章 : (9条消息) 【JDK8 新特性 5】Stream流介绍和常用方法的使用_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗?作为一名数据工作者,总会有这种问题浮在心头。手头的数据,大部分时候是原始数据集,准确地说,应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集,面对这些原始数据集,如何揭示事情的真相,这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简,帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之,掌握统计知识和思维,可以帮助我们理解好数据,从而发觉数据的价值,看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后,接下来就需要借助可视化的方法来表现,使之公之于众。对于数据的真相,如何进行可视化,选择可视
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗?作为一名数据工作者,总会有这种问题浮在心头。手头的数据,大部分时候是原始数据集,准确地说,应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集,面对这些原始数据集,如何揭示事情的真相,这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简,帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之,掌握统计知识和思维,可以帮助我们理解好数据,从而发觉数据的价值,看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后,接下来就需要借助可视化的方法来表现,使之公之于众。对于数据的真相,如何进行可视
这种错误报告通常使用聚合函数,如count和sum,但不使用groupby来声明分组模式。
窗口函数,也叫OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),可以对数据库数据进行实时分析处理。
原因如下: 对HANA模型中的计算列,无论在哪里定义,HANA总是默认最终聚合后再算计算列。对某些计算列的运算(例如两列的乘除法),先聚合再运算和先运算再聚合的结果是不一样的,如果我们并不想要按最终维度聚合后再算计算列,而是想要在更细粒度的分组维度上先算计算列再把结果聚合,那么就需要把这个更细的分组维度中不在当前分组维度的列的KEEP FLAG属性设为true
选自ML Blog of Berkeley 作者:Daniel Geng、Rishi Veerapaneni 机器之心编译 参与:陈韵竹、刘晓坤、李泽南 用于「欺骗」神经网络的对抗样本(adversarial example)是近期计算机视觉,以及机器学习领域的热门研究方向。只有了解对抗样本,我们才能找到构建稳固机器学习算法的思路。本文中,UC Berkeley 的研究者们展示了两种对抗样本的制作方法,并对其背后的原理进行了解读。 通过神经网络进行暗杀——听起来很疯狂吧?也许有一天,这真的可能上演,不过方式
该文介绍了卡方分布分析与应用,包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质,然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用,包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后,介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
六西格玛中最有用的工具之一是根本原因分析 (RCA)。RCA 工具包中最有效的工具之一是帕累托图。在今天的实用指南中,天.行.健.带大家一起了解帕累托图可以为你做什么,以及如何/何时创建你自己的帕累托图作为 RCA 的一部分。
对支持等效且更高效的 Length 或 Count 属性的类型使用了 Count LINQ 方法。
Elasticsearch聚合查询是一种强大的工具,允许我们对索引中的数据进行复杂的统计分析和计算。本文将详细解释一个聚合查询示例,该查询用于统计满足特定条件的文档数量,并计算其占总文档数量的百分比。这里回会分享如何统计某个字段的空值率,然后扩展介绍ES的一些基础知识。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
原文链接:https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html
在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具。而Flink对两者都有非常好的支持。
数据分析场景见证了批处理到流处理的演变过程。尽管批处理可以作为流处理的一种特殊情况来处理,但分析永无止境的流数据通常需要转变一种思维方式,并使用它自己的专门术语,例如,窗口、At-Least-Once 或者 Exactly-Once 处理语义。
Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成。
考虑将重采样为 groupby() ,在此我们可以基于任何列进行分组,然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中,我们可以基于任何规则重新采样,在该 规则 中,我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
深度学习模型被广泛应用到各种领域,像是图像分类,自然语言处理,自动驾驶等。以ResNet,VGG为代表的一系列深度网络在这些领域上都取得了不错的效果,甚至超过人类的水平。然而,Szegedy等人在2014年的工作(Intriguing properties of neural networks)揭示了深度网络的脆弱性(vulnerability),即在输入上做一些微小的扰动(perturbation)就可以令一个训练好的模型输出错误的结果,以下面这张经典的熊猫图为例:
【导读】今天我们主要讲解零次学习及深度树学习用于人脸检测识别。今天主要会讲解人脸检测的13种欺骗攻击中的ZSFA(Zero-Shot Face Anti-spoofing)问题,包括打印、重放、3D掩码等,利用新的深度树网络(DTN),以无监督的方式将欺骗样本划分为语义子组。当数据样本到达、已知或未知攻击时,DTN将其划分到最相似的欺骗集群,并做出二进制决策。最后实验表明,达到了ZSFA多个测试协议的最新水平。
在上一篇讲了几个常用的“Pandas”函数之后,今天小编就为大家介绍一下在数据统计分析当中经常用到的“Pandas”函数方法,希望能对大家有所收获。
通常,当面对大量数据时,第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差,它允许你汇总数据集中的“典型”值,但其他汇总也很有用(总和,乘积,中位数,最小值和最大值,分位数等)。
主机:localhost,端口口:3306,用户名:root,密码:123456。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1)基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2)上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3)条件筛选器 4)tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5)tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6)tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7)字段的合并、拆分与分层 8)分组:数据源分组、文件夹分组 9)计算字段(很重要) 10)参数的使用(以前不太会,好好看看) 11)集合的使用(以前不太会,好好看看)
「风控ML」系列文章,主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情,当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享,欢迎同行交流与新同学的加入,共同学习,进步!
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西,但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记,要是有兴趣的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dataviz/
Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。
Oracle 数据库提供了丰富的内置函数,涵盖数值处理、字符串操作、日期和时间处理、逻辑判断、集合处理、数据分析、数据类型转换等多个方面。上一个章节学习了数学类的函数,本章节想学习下分析类函数。下面就随着我一起来学习下这个内置函数吧,有解释不到之处,还望批评指正。
常用的测频率仪器包括:电子计数器、通用计数器、频率计数器、微波计数器、时间间隔测量仪、比相仪、频标比对器、相位计、相位噪声分析仪、频谱分析仪等。
导语:这篇zero-shot learning(ZSL)的入门性的文章,目的是为了帮助完全没有接触过这方面,并有些兴趣的同学,能在较短的时间对ZSL有一定的认识,并且对目前的发展情况有一定的把握。在需要指出的是,无论是论文笔记,还是总结性的读物,都包含了作者自己的理解和二次加工,想要做出好的工作必定需要自己看论文和总结。
其实,对于MyISAM引擎的表是没有区别的。这种引擎内部有一计数器在维护着行数。Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数,复杂度是O(n),因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。
研究表明,大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难,而繁殖难的问题主要源于「性冷淡」。
作者:Gamaleldin F. Elsayed、Ian Goodfellow、Jascha Sohl-Dickstein
A Python API for Intelligent Visual Discovery.
给定一个字符串 s,计算具有相同数量 0 和 1 的非空(连续)子字符串的数量,并且这些子字符串中的所有 0 和所有 1 都是连续的。
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