Pynapple中的操作可以重新创建来自广泛子学科的神经科学分析，这些分析构成了Pynapple中神经科学数据分析的基础。例如：使用Pynapple对V1神经元进行视觉刺激分析。...包括的库和/或教程： (1)流形分析教程，介绍如何使用各种机器学习技术在低维子空间上投射神经元数据；(2)振荡库局部场势中的检测，以原始的宽带轨迹作为输入和输出区间集对象，对应于振荡回合的开始和结束时间...l 采用面向对象的编程方法，使得代码更加模块化、可重用性更高。l 提供了详细的文档和示例，方便用户学习和使用。l 目前只支持Python语言，对于其他编程语言的用户需要进行转换。...l 提供了丰富的文档和示例，方便用户学习和使用。l 仍然需要一定程度上掌握Python编程技能才能使用。l 对于大规模数据集的处理能力有限。...最后，作者强调了开源软件在科学研究中的重要性，并呼吁更多科学家参与到开源软件开发中来。
而机器学习则是采用另一种解决问题的思路，机器学习解决问题的方式不是通过输入指令逻辑，而是通过输入的数据，也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。...与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习的核心是使用大量的数据来训练，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。...两种常见的无监督学习，(a)数据聚类，(b)数据降维 虽然监督学习的准确率更高，但在现实生活中，我们获取的大量数据一般是没有标签数据的，因此，我们不得不诉诸于无监督学习，但传统的无监督学习方法在特征提取上并不令人满意...，而深度学习则被证明具有强大的无监督学习能力，特别是在计算机视觉领域，运用深度学习技术所达到的效果更是要远优于传统的机器学习。...强化学习与前面的监督学习、无监督学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入输出对，也不需要精确校正次优化的行为。
Scikit-learn是一个基于Python的机器学习工具包，旨在为用户提供简单而高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。...作为Python数据科学生态系统中最受欢迎的机器学习库之一，Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法和工具，还包括数据预处理、特征选择、模型评估等功能。...Scikit-learn库概述1.1 定义Scikit-learn是一个开源的机器学习工具包，由丰富的统计和机器学习算法构成，旨在成为Python数据科学生态系统中的核心组件之一。...广泛的机器学习算法：Scikit-learn包含了众多的机器学习算法，涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习等各种领域。...结论Scikit-learn是一个强大且易于使用的机器学习工具包，为Python数据分析提供了丰富的算法和工具。
译者：Allen 从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台） 假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了...数据预处理中涉及到的各个处理步骤对你来说都会是不小的挑战。 步骤4：学习Python中的科学库—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas 从这步开始，学习旅程将要变得有趣了。...你可以跳过前边的2分钟，但之后的内容都是干货。你可以根据这个任务来完成课程的学习。 步骤6：学习Scikit-learn库和机器学习的内容 现在，我们要开始学习整个过程的实质部分了。...现在就是如何练习的问题了，还有比通过在Kaggle上和数据科学家们进行竞赛来练习更好的方式吗？深入一个当前Kaggle上正在进行的比赛，尝试使用你已经学过的所有知识来完成这个比赛。...步骤8：深度学习 现在你已经学习了大部分的机器学习技术，是时候关注一下深度学习了。很可能你已经知道什么是深度学习，但是如果你仍然需要一个简短的介绍，可以看这里。
原文作者：原微软技术与研究部门合伙人数据科学架构师Mario Garzia 译者：杜红光 数据科学与“大数据”已经成为21世纪高科技产业的流行语。...在微软工作对我最有吸引力的就是我可以和一群充满才华和激情的人一起工作，并向他们学习。在这里，不断学习、获取新知识和不断追求最好都是根深蒂固的文化。...我们现在提供给其他公司构建机器学习模型的服务，并将这些模型很容易地部署到微软的云服务Azure ML中。 作为微软的数据科学家，一个非常令人激动的事是可以接触到空前广泛的用户数据。...数据科学原则应处在我们数据驱动企业策略的核心位置，在微软，我们对这点达成了共识，并拥有一个完整的工程师职业规划路线，数据科学家、机器学习科学家和应用科学家都可以进入到公司的高层。...在整个公司，我们拥有很多的数据科学家小组，进而形成了一个充满活力并不断壮大的团队。我相信对于数据科学家而言没有比微软更好的地方了，这是他们学习、成长、收获快乐并创造辉煌的沃土
这是今年3月初MetOffice举行的一次大气科学中机器学习应用的线上会议视频。视频发布在油管，字幕为油管自动生成的字幕。目前视频已经上传到B站，在文末也可以单独下载视频、字幕以及对应的PPT。...近年来，由于数据量和算力的持续增加，机器学习在许多不同领域得到了广泛应用。机器学习对于大气科学来说并不是一个新概念，诸如广义线性建模、聚类、降维甚至神经网络等技术已经使用了很多年。...然而，近年来，深度学习领域的新技术在解决具有挑战性的领域（例如，图像分类、对象识别和自然语言处理）的困难问题方面取得了令人印象深刻的进展。...这些方法为大气科学带来了新的机遇，可能会彻底改变模式开发、资料同化、后处理和数据分析。 本讲座将对当前大气科学的一些应用领域进行概括，还将讨论在该领域采用机器学习的潜在挑战。
抽象 系统神经科学寻求解释大脑如何执行各种感知、认知和运动任务。相反，人工智能试图根据它们必须解决的任务来设计计算系统。对于人工神经网络，设计指定的三个组件是目标函数、学习规则和架构。...随着利用大脑启发架构的深度学习越来越成功，这三个设计组件越来越成为我们如何建模、设计和优化复杂人工学习系统的核心。在这里，我们认为更多地关注这些组件也有利于系统神经科学。...我们举例说明了这种基于优化的框架如何推动神经科学的理论和实验进展 学习目标，表示为要最大化或最小化的目标函数（或损失函数）；一组学习规则，表示为突触权重更新；和网络架构，表示为信息流的路径和连接（...大脑学习规则的实证研究 研究突触可塑性规则的神经科学有着悠久的传统。然而，这些研究很少探讨学分分配是如何发生的。...鉴于现代机器学习能够解决人工智能集和众多脑集中的问题，用机器学习的洞察力来指导系统神经科学研究的自上而下的框架将是富有成效的。
传统的气象学方法往往无法应对大规模、高维度的气象数据，因此，机器学习在气候科学中的应用成为提高预测准确性和洞察气象现象的新途径。...目标本项目旨在探讨机器学习在气候科学中的创新应用，通过对大规模气象数据的分析和建模，提高对气候变化的理解和预测准确性。II. 机器学习在气候科学中的创新1....可解释性机器学习模型的研究——致力于研究可解释性更强的机器学习模型，以提高气象科学家对模型决策的信任度。这将促进模型的实际应用，并为气象预测和调控提供更具解释性的工具。...在复杂的气象系统中，可解释性模型可以帮助科学家理解模型对气象现象的解释和预测依据。例如，采用基于规则的模型或结合深度学习模型的解释性技术，以更清晰地呈现模型的决策过程。...这对于制定更有效的气象调控策略和应对气候变化具有重要意义。IV. ＴＨＥ ＥＮＤ机器学习在气象科学中的创新应用为提高气象数据的理解和预测准确性提供了新的途径。
新智元不久前介绍了 GitHub 上星数最多的16个深度学习应用项目，本文作者发掘了几个数据科学和机器学习被人错过的好项目。...Dlib Star：1281 GitHub地址：https://github.com/davisking/dlib Dlib 是一个通用的工具包，用于使用C++进行机器学习和数据分析应用。...它是用C++编写的，也有一个 Python API。 ? 官网的介绍如下： Dlib 是一个现代C++工具包，包含机器学习算法和工具，用于使用C++创建复杂的软件来解决现实问题。...它是微软的 DMTK（分布式机器学习工具包）下的一个项目。 LightGBM 用 C++ 和 Python 编写，提供了快速入门指南，并行学习指南以及功能的概述。 ? 它的表现如何呢？...Sklearn-pandas Star：763 GitHub地址：https://github.com/paulgb/sklearn-pandas 前面介绍的项目都是通用的机器学习工具包，或是特定算法的实现
选自darkon 机器之心编译 参与：黄小天 由于难以理解，深度学习经常被称为黑箱。...有鉴于此，Neosapience 开发了开源工具包 Darkon，它可以更好地理解深度学习模型，进而调试故障，解释决策等等。目前 Darkon 适用于所有 Tensorflow 模型。...Darkon 是一个更好地理解深度学习模型的开源工具包。由于难以理解，深度学习经常被称为黑箱。但是，可解释性与可控性是深度学习模型商业化推广的关键。...本文中，我们将提供轻易分析深度学习模型的功能，它适用于任何 Tensorflow 模型（稍后会支持其他模型）。影响值在通过训练样本理解模型方面非常有用。分值可用于过滤拉低测试表现的不良训练样本。...我们会慢慢使轻松分析深度学习模型的技术应用到你现有的项目之中。更多功能也将很快公布。 Demo ? 该 demo 展示了影响值的实例使用。
编·译作者 | 王建民 深度学习在计算化学和材料信息学领域兴起，深度学习可以有效地应用于化学结构及其性能之间的关系建模。随着化学和材料数据的增长，深度学习模型可以开始优于传统的机器学习技术。...本文最近发表在《Journal of Chemical Information and Modeling》用于计算化学和药物设计的深度学习工具包OpenChem，一个基于PyTorch的深度学习工具包，...OpenChem提供了简单快速的模型开发、模块化的软件设计和多个数据预处理模块。 ? 为了便捷的构建机器学习模型和计算实验的可重复性。...研究人员开发了OpenChem，一个基于PyTorch框架的用于计算化学的深度学习库。...OpenChem是具有PyTorch后端的用于计算化学和药物设计的深度学习工具包。
今天谈谈如何对比多个机器学习算法的性能，阅读本文需要基本的统计检验知识，比如明白假设检验中 P<0.05通常说明了统计学显著性差异。 0....不成熟的小建议 这个流程说来简单，但其实往往有不少麻烦的地方： 进行多样本间的显著性测试往往要求： 样本残差(residual)各自符合正态分布(normal distribution)。...更重要的是，Python中的Scipy有 Kruskal–Wallis和Mann–Whitney U test的实现，而Dunn's test有开源工具包（Python Package Index）开发者是一位毛子大哥...使用这位大哥的工具包，还可以轻松的将Dunn's Test的结果可视化，下面是我的一个小例子（这个配色是我改的，毛子大哥用了红配绿实在难看），下图中可以发现随机森林(RF)和朴素贝叶斯之间结果有明显不同...写在最后 总体来说，更严谨的机器学习算法评估还是要学习统计的那一套，而不能仅仅对比一下准确率就认为真的有了效果提升。
有的朋友在想方设法的学习，争取在年后的金九银十能靠实力找到一份满意的工作!有的小伙伴在准备准备回家过个团圆年，来年再战!还有的小伙伴很迷茫，想学前端，却没有方向!...这篇文章，就是教你零基础如何高效的学习web前端。...web前端也被称为“客户端”，是关于用户可以看到和体验的网站的视觉方面，即用户所看到的一切Web浏览器展示的内容，涉及用户可以看到，触摸和体验的一切；即web前端包括web页面的结构、web的外观视觉表现以及...web前端从网页制作演变而来，名称上有很明显的时代特征。在互联网的演化进程中，网页制作是Web1.0时代的产物，早期网站主要内容都是静态，以图片和文字为主，用户使用网站的行为也以浏览为主。...随着互联网技术的发展和HTML5、CSS3的应用，现代网页更加美观，交互效果显著，功能更加强大。
从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台） 假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。...数据预处理中涉及到的各个处理步骤对你来说都会是不小的挑战。 步骤4：学习Python中的科学库—NumPy， SciPy， Matplotlib以及Pandas 从这步开始，学习旅程将要变得有趣了。...你可以跳过前边的2分钟，但之后的内容都是干货。你可以根据这个任务来完成课程的学习。 步骤6：学习Scikit-learn库和机器学习的内容 现在，我们要开始学习整个过程的实质部分了。...现在就是如何练习的问题了，还有比通过在Kaggle上和数据科学家们进行竞赛来练习更好的方式吗？深入一个当前Kaggle上正在进行的比赛，尝试使用你已经学过的所有知识来完成这个比赛。...步骤8：深度学习 现在你已经学习了大部分的机器学习技术，是时候关注一下深度学习了。很可能你已经知道什么是深度学习，但是如果你仍然需要一个简短的介绍，可以看这里。
在当今数字化时代，文本数据处理已经成为各行业中不可或缺的一环。无论是社交媒体上的评论、新闻报道还是科学研究中的论文，文本数据无处不在。Python作为一门强大的编程语言，在文本处理领域有着广泛的应用。...在Python中，有多个库和工具可供选择，其中NLTK是一个常用的自然语言处理工具包。...Scikit-Learn是一个强大的机器学习库，提供了多种用于文本分类和情感分析的算法。..."Text processing with Python is fun."]labels = [1, 1, 0] # 1表示正面，0表示负面# 使用TF-IDF向量化文本vectorizer = TfidfVectorizer...、文本解析与清洗、文本分析与信息提取，以及机器学习在文本处理中的应用。
，所以你会发现2种语言的转换非常平滑 我们将介绍Swift的基础知识，并学习如何使用该语言构建你的第一个数据科学模型 介绍 Python被广泛认为是数据科学中最好、最有效的语言。...近年来我遇到的大多数调查都将Python列为这个领域的领导者。 但事实是数据科学是一个广阔并且不断发展的领域。我们用来构建数据科学模型的语言也会随之发展。还记得R是什么时候的流行语言吗?...函数，然后再进入使用它的数据科学功能。...Swift4Tensorflow是Swift开源生态系统中最成熟的库之一。我们可以使用一个非常简单的keras类语法很容易的建立机器学习和深度学习模型。 它变得更加有趣!...数据科学Swift的未来 行业专家们对Swift的反应是令人难以置信的,感觉它不仅有潜力成为数据科学的主流语言，而且它也是用于在现实世界构建基于机器学习的应用程序。
AI 科技评论按：NVIDIA 迁移学习工具包对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为各种行业垂直领域（如智能视频分析（IVA）和医学成像）寻求更快、更高效的深度学习训练工作流程...许多应用开发者和数据科学家都正在为智能视频分析（IVA）、医疗影像等各种垂直领域寻找更快、更高效的深度学习训练工作流程。...工具包具备的简单添加、修剪和重新训练网络的能力，提高了深度学习训练流程的效率和准确性。 ?...用于 IVA 的迁移学习工具包中已经包括了下面这些预训练的图像分类与目标检测模型： ? 医学影像的端到端深度学习流程 ?...NVIDIA 的医学成像端到端深度学习工作流允许开发人员使用迁移学习工具包来加速深度学习训练并使用 Clara 平台进行部署。
笔者邀请您，先思考： 1 您做机器学习和数据科学项目犯过那些错误？ 我们研究了数据科学过程中的典型错误，包括错误的数据可视化、错误的缺失值处理、错误的分类变量转换等等。让我们学会如何避免。...这是这个系列的第2部分，请在这里找到第1部分—如何从头构建数据科学项目。 在抓取或获取数据之后，在应用机器学习模型之前需要完成许多步骤。...机器学习 在熟悉数据并清理异常值之后，这是获得机器学习的最佳时机。 您可以使用许多算法进行有监督的机器学习。 我想探索三种不同的算法，比较性能差异和速度等特征。...通过分割（上图）和增益（下图）计算的特征重要性 但是，如“使用XGBoost进行可解释的机器学习”中所述，根据属性选项，可能存在特征重要性的不一致。...集成平均 在玩了不同的模型并比较性能之后，您可以将每个模型的结果组合起来并构建一个整体！ Bagging是机器学习集合模型，它利用几种算法的预测来计算最终的集成预测。
Matlab在科研仿真，以及绘图上是一个非常方便的工具，如果一旦禁用，是不是我们就不好绘制出好看的科研图表了呢。非也，今天我们一起欣赏一个开源的、非常炫酷的 matolotlib 风格的绘图库。...喜欢的话，记得帮我们转发一下哦～ 对于一篇优质的论文而言，除了好的idea之外，好的绘图可以给人眼前一亮的感觉，让审稿人和读者一下子就可以记住你的论文和实验结果，为论文接收和被他人引用创造机会。...不得不说随着顶会投稿数量的爆炸性增长，审稿人力不从心，使得一部分审稿人的水平确实较之前有所降低，但是好的论文配图会增加论文脱颖而出的可能。...SciencePlots是一个专门为科研论文打造的轻量化的绘图工具包，安装SciencePlots最简单的方式是使用pip，使用的指令为： # 安装最新版 pip install git+https:/...garrettj403/SciencePlots.git # 安装稳定版 pip install SciencePlots 安装完成后，使用SciencePlots也非常简单，只需要导入matplotlib工具包
机器之心转载 作者：思悥 随着统计机器学习的逐渐成熟， 现在已经是时候打破孤立学习地传统模式，转而研究终身学习， 将机器学习推向崭新的高度。...终身机器学习(或称终身学习)是一种高级的机器学习范式， 它通过不断学习，从过去的任务当中积累知识，并用这些知识帮助未来的学习。在这样的过程中，学习者的知识越来越丰富，学习效率也越来越高。...这种学习能力的特质是人类智力的重要标志。 然而， 当前主流的机器学习范式是孤立学习的：给定训练数据集， 算法直接通过该训练集来生成模型(从假设空间中搜索最优或近似最优的假设)。...终身学习旨在使机器学习模型具备这种能力。 随着统计机器学习的逐渐成熟， 现在已经是时候打破孤立学习地传统模式，转而研究终身学习， 将机器学习推向崭新的高度。...虽然度神经网络(DNNs)在许多机器学习任务中取得了最好的性能， 但基于联结主义的深度学习算法存在着灾难性的遗忘的问题， 这使得实现持续学习的目标变得非常困难。
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