作者简介 作者：郑旻圻 邹钰 刘巧莉 背景：数信互融-数据分析师 数信互融(IFRE):专注于互联网金融领域的风险量化、资产定价。基于互联网金融行业数据，结合互联网金融大数据，应用国际上专业化的分析手段，提供信用评估模型、决策引擎和资产证券化等服务，帮助互联网金融行业预测债权的风险溢价、实现资产定价以及解决互联网金融行业资产流动性问题。 “你的模型准么？” “你的模型真的有用么？” “你的模型对风控有价值么？” 在为P2P公司建立风控评分模型过程中，这是最常见的问题。为了回答这一问题，我们想先讨论下如何
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。
一、重要性 对神经疾病亚型进行鉴别可以提高临床和研究的精确性。现已有研究关注临床症状亚组，但仍需考虑更广泛的临床谱系、理清疾病轨迹并且调查基因相关性。
一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于Apriori算法的欺诈模型 4.2基于判别的欺诈模型 4.3基于分类算法的欺诈模型 5、欺诈人口属性分析 5.1欺诈人口属性统计分析 5.2基于逻辑回归的欺诈人口属性分析 5.3逾期还款的客户特征 5.4基
ASP.NET Core 引入声明授权机制，该机制接受自定义策略来限制对应用程序或部分应用程序的访问，具体取决于经过身份验证的用户的特定授权属性。在上一篇文章中，即于 2019 年 6 月发行的 MSDN 杂志中的《ASP.NET Core 中支持 AI 的生物识别安全》(msdn.com/magazine/mt833460)，我提出了一个基于策略的模型，用于将授权逻辑与基础用户角色分离，并展示了在检测到未经授权的入侵时，如何专门使用此类授权策略限制对建筑的物理访问。在第二篇文章中，我将重点讨论安全摄像头的连接性、将数据流式传输到 Azure IoT 中心、触发授权流，并使用内置在 Azure 机器学习中的异常检测服务评估潜在入侵的严重性。
我们会发现电影评价数和电影的投票数是极强相关的，pearsonr系数达到了0.9：
最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例，这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析，包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
常见的几种降维方案 缺失值比率 (Missing Values Ratio) 该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。 低方差滤波 (Low Variance Filter) 与上个方法相似，该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是：方差与数据范围相关的，因此在采用该方法前需要对数据做归一化处理。 高相关滤波 (High Correlation
原文：The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know 翻译：KK4SBB 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势，机器学习也借助大数据在预测和推荐方面取得了惊人的成绩。比较有名的机器学习案例包括Netflix根据用户历史浏览行为给用户推荐电影，亚马逊基于用户的历史购买行为来推荐图书。 那么，如果你想要学习机器学习的算法，该如何入
自从小密圈运营以来，目前已经有194位来自华为、百度、阿里、腾讯的数据和营销从业者加入进来，除了分享非常全面的数据采集和数据挖掘案例和资料之外，开展了包括数据采集课程、基本的数据分析和挖掘方法论、百度信息数据挖掘等课程。
这篇报告是我转行数据分析后的第一篇报告，当时学完了Python，SQL，BI以为再做几个项目就能找工作了，事实上……分析思维、业务，这两者远比工具重要的多。一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于：
首页总评分评分两级分化严重，“差评”占主 在目前11463个评价中两级分化严重，“1星”占比最高为28.6%，其次为“5星”的25.4%。“好评”（5星、4星）占比为35.80%，“一般”（3星）为16.50%，“差评”（2星、1星）占比为47.80%。很明显，“差评”占了接近一半的比例。
本人在大学时期 待了两年的数学建模社团，也参加过国赛，最近有些许感性，想以此纪念一下。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
关于机器学习，你需要知道的十个基础算法 毫无疑问，作为人工智能的子领域—机器学习在过去的几年中越来越受欢迎。由于大数据是目前科技行业最热门的趋势，基于大量的数据机器学习在提前预测和做出建议方面有巨大的潜力。一些有关机器学习常见的例子有：Netflix基于你以前看过的电影再给你做出影片的推荐，或者亚马逊根据你以前买过的书籍再给你进行图书推荐。 如果想了解更多有关机器学习的知识，要从哪里开始呢？作者第一次入门是在哥本哈根海外交流时选了一门有关人工智能的课程。这门课程的讲师是丹麦科技大学（Technical Un
毫无疑问，作为人工智能的子领域—机器学习在过去的几年中越来越受欢迎。由于大数据是目前科技行业最热门的趋势，基于大量的数据机器学习在提前预测和做出建议方面有巨大的潜力。一些有关机器学习常见的例子有：Netflix基于你以前看过的电影再给你做出影片的推荐，或者亚马逊根据你以前买过的书籍再给你进行图书推荐。 如果想了解更多有关机器学习的知识，要从哪里开始呢？作者第一次入门是在哥本哈根海外交流时选了一门有关人工智能的课程。这门课程的讲师是丹麦科技大学（Technical University of Denmark）
毫无疑问，作为人工智能的子领域—机器学习在过去的几年中越来越受欢迎。由于大数据是目前科技行业最热门的趋势，基于大量的数据机器学习在提前预测和做出建议方面有巨大的潜力。一些有关机器学习常见的例子有：Netflix基于你以前看过的电影再给你做出影片的推荐，或者亚马逊根据你以前买过的书籍再给你进行图书推荐。
今天我们聊一聊特征工程方面的知识，随着大数据时代的到来，特征工程发挥着越来越重要的作用。当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。简单说，就是发现对因变量y有明显影响作用的特征，通常称自变量x为特征，特征工程的目的是发现重要特征。一般来说，特征工程大体上可以分为三个方面，一是特征构造，二是特征生成，三是特征选择。
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？ 那就餐饮行业如何做数据分析和挖掘为例做一个简单的说明。 企业经营最大的目的就是盈利，而餐饮企业盈利的核心就是菜品和顾客，也就是餐厅提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在思考的是推出什么样的菜系和种类能够吸引更多的顾客，究竟顾客各自的喜好是什么，在不同的时间段是不是有不同的菜品畅销，当把几种不同的菜品组合在一起推出时是不是能够得到更好的效果，未来一段时间菜品原材料应该采购多少，哪种方式的促销能够带来
一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或 者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。 【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。 【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也
青春期是主要的身体、认知和社会心理的变化时期，极易出现不良行为模式和精神疾病，可能会导致整个成年期的精神和身体健康状况恶化。其中主要危险因素之一是难以获得较高层次的认知功能，其中包括各种不同的推理和解决问题的能力、认知能力和学习/回忆信息能力。目前普遍认为，高阶认知功能依赖于任务控制网络和默认模式网络（DMN）之间的复杂相互作用。而且，从儿童早期到成年早期，任务控制网络和DMN之间的功能联系逐渐发展，这意味着信息交换的增长和自上而下的监管关系的成熟。这提出了一个有趣的问题：这些网络之间的连接模式的差异是否预示着高阶认知功能的差异。
【新智元导读】机器学习算法可以分为三个大类：监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习对于有属性（标记）的特定数据集（训练集）是非常有效的。无监督学习对于在给定未标记的数据集（目标没有提前指定）上发现潜在关系是非常有用的。强化学习介于这两者之间——它针对每次预测步骤（或行动）会有某种形式的反馈，但是没有明确的标记或者错误信息。本文主要介绍有关监督学习和无监督学习的10种算法。 机器学习作为人工智能的一个子领域，在过去几年里无疑越来越受欢迎。大数据目前在科技行业是最热门的潮流，而机器学习在基于大量数据之上做出预
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？
主成分分析(Principle component analysis, PCA)前面我们已经用两期教程跟大家讲过理论和实际绘图（在线主成分分析Clustvis和主成分分析绘图）。今天，我们就从PCA的数理统计层面入手，去讲讲完整的PCA应该怎么操作。
内容一览：近期，纽卡斯尔大学联合费拉科学有限公司联合开发了一个针对多头奶牛的自动化、实时跛行检测系统。该系统能够按照跛行评分系统将奶牛进行分类，并且准确度高达 94%-100%。目前，该研究成果已发表在《Nature》上。
本文约2600字，建议阅读5分钟近期，纽卡斯尔大学联合费拉科学有限公司联合开发了一个针对多头奶牛的自动化、实时跛行检测系统。该系统能够按照跛行评分系统将奶牛进行分类，并且准确度高达 94%-100%。目前，该研究成果已发表在《Nature》上。 因口蹄疫等疾病造成的奶牛跛行对畜牧业而言，已成为一个全球性话题。相关科普显示，它不仅会导致奶牛产奶量降低、繁殖效率下降，还会导致奶牛过早地被淘汰。国家动物健康监测服务奶业报告数据显示，奶牛有 16% 的淘汰率是由跛行引起的。 跛行已成为奶牛业面临的主要危机之一，因此
豆瓣是一个提供图书、电影、音乐等文化产品的社区平台，用户可以在上面发表自己的评价和评论，形成一个丰富的文化数据库。本文将介绍如何使用爬虫技术获取豆瓣图书的评分数据，并进行可视化分析，探索不同类型、不同年代、不同地区的图书的评分特征和规律。
近期，66号学苑携手ZRobot CEO乔杨为大家带来“企业级信用评分模型”系列课的第二课，本期课程乔杨老师主要介绍了建模的主要方法及在应用中需要注意的情况。以下是本次课程的部分干货。 建模方法主要分
作者 / Google Play 产品经理 Tom Grinsted、Scott Lin 和 Tat Yang Koh
“营销生财”小密圈专注数据化营销，通过数据采集、数据分析、数据挖掘，寻找出营销机会和渠道，为营销建立科学的分析、推广、监测体系，也会涉及广告、文案、生意项目分析等。 现在已经有170位来自淘宝、腾讯、华为等各行各业的朋友加入，和嘉宾朋友经常在社群里分享关于营销推广的经典案例和教程,数据采集和分析的教程和案例，例如： 1、100个经典的互联网成功营销推广案例 2、巧用搜索引擎1分钟精准找到资料教程 3、淘宝天猫半价省钱购物方法课程 4、今日头条、微信公众号自媒引流和变现课程 5、2000个微博、论坛、知乎、q
2022年11月7日，美国杨百翰大学的Dennis Della Corte团队在Journal of Chemical Information and Modeling上发表文章MILCDock: Machine Learning Enhanced Consensus Docking for Virtual Screening in Drug Discovery。
随着互联网渗透到生活中的各个角落，金融行业也似乎找到了与互联网的完美结合。互联网金融作为一个新的行业如今正在上升的势头上，因而也涌现了越来越多的P2P公司。但是作为一个互金公司来讲，风险永远是一个最重要的话题。那么如何利用机器学习以及大数据技术来降低风险呢？如何建立信用评分的模型呢？
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”，后来日本、英国等国争相效仿，但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度，共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市，一些人看好，而一些人看衰
“营销生财”小密圈专注数据化营销，通过数据采集、数据分析、数据挖掘，寻找出营销机会和渠道，为营销建立科学的分析、推广、监测体系，也会涉及广告、文案、生意项目分析等。
本来打算昨天（12月6日，我们上班）中午和朋友们去吃火锅来着，然后提前在大众点评上探秘一下好吃的火锅在哪里。结果因为连续的熬夜加班，也便没时间去吃火锅了，改到圣诞节那个周末吧（12月26日我们要上班）。
由于今年新冠疫情，电影院也是在最近一段时间才“解封”，《八佰》算是“开年”截止目前热度最高的电影了。朋友圈很多人看完容易沉浸在其气氛中、激发心中的民族感，当然也有一些网友持负面看法。那究竟大家都在有着什么样的观后感呢，我们来通过评论数据看看给予不同评分的观众都怎么说吧。
本篇文章会针对用户在猫眼上对于「碟中谍6」的评论进行一个可视化分析，我们总共采集了44872条用户评论，文章内容包括：
RCNN使用Selective search算法代替滑动框，该算法可以提取类别无关的物品候选区域。该算法分为以下步骤：
器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。因为这是一个介绍课程，我没有学习过强化学习的相关内容，但是我希望以下10个关于监督学习和无监督学习的算法足以让你感兴趣。 监督学习 1.决策树（Decision Tree
主成分分析（Principal Component Analysis,PCA），是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，基本思想[1]就是在保留原始变量尽可能多的信息的前提下达到降维的目的，从而简化问题的复杂性并抓住问题的主要矛盾。最后筛选出的几个替代原始数据的变量被称为主成分，它们是原始变量的线性组合，关系图如下：
在真实场景中，模型很少能成功地预测所有的内容。我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？
导读：在真实场景中，模型很少能成功地预测所有的内容。我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？
近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据
Feature：An attribute useful for your modeling task. Feature Selection：From many features to a few that are useful Feature Extraction：The automatic construction of new features from raw data. Feature Construction：The manual construction of new features from raw data. Feature Importance：An estimate of the usefulness of a feature.
一个普遍的看法是，机器学习等人工智能技术会最先在金融领域落地。金融行业是最早实现信息化的行业，有丰富的数据积累，且对于用技术提升效率有更多的需求。 现在也有越来越多的公司开始使用机器学习技术实现自动风险管理与放贷。但机器学习在风控中的作用究竟如何，有哪些关键技术，其优势与缺点又有哪些呢？本期硬创公开课，雷锋网邀请百融金服风险总监郑宏洲，来讲讲机器学习与大数据风控的那些事。 嘉宾介绍： 郑宏洲，百融金服风险总监。国内商业银行模型团队多年管理经验，专注于大数据机器学习、信贷风险策略、模型评分管理等风控领域。从事
路婵，携程度假AI研发团队算法工程师，专注于计算机视觉和机器学习的研究与应用。现阶段致力于度假图像智能化，多次参加国内外数据竞赛并获奖。
英文标题：Single-cell analyses of transcriptional heterogeneity in squamous cell carcinoma of urinary bladder
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