机器学习

https://zhuanlan.zhihu.com/p/113824886 根据IADSS联合创始人Usama Fayyad博士，在2019年波士顿ODSC大会上的主题演讲后的采访，我们了解到了数据科学当前和未来的问题以及可能的解决方案。 凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）： 鉴于人们在数据中所扮演的角色千差万别，因此将来会采用哪些行为改变或使用哪些工具 ？ Usama Fayyad： 我认为组织中的工具和行为变更可能以比实际方式更昂贵的方式进行，这意味着它们正在经历聘用数据科学家的好与坏。他们中的一些人看到了价值，有些人看到了他们聘用中的不合适，现在他们不得不通过解雇或替换来从中调整，以获取更高的价值。我认为由此产生的结果是，项目组要开始进行更彻底的评估。如果你没有一个好的数据科学家，那么距离聘请另一个好的数据科学家的时间也就不远了。 那么，如果你的部门一开始或者已经没有好的科学家在职，那你应该从哪里开始呢？这就是为什么你需要招募人才，对吗？你如何解决？我们认为，通过制定标准，对每个职员的角色，职位以及所需要的培训进行良好的描述，实际上才能使人们更容易地通过很多简历，然后选择那些看起来很有前途的工作，选择可能有价值的面试，知道在面试中可能会问些什么。我们分享了很多候选人的反馈，他们说：“嘿，我在十个不同的地方接受了同一份工作的面试。除了围绕编程的两个小问题外

机器之心报道 机器之心编辑部 如何应用自动机器学习 (AutoML) 加速图机器学习任务的处理？清华大学发布全球首个开源自动图学习工具包：AutoGL (Auto Graph Learning)，支持在图数据上全自动进行机器学习。 人工智能的蓬勃发展离不开数据、算力、算法这三大要素。而在浩瀚的数据中，有一种数据结构既普遍又复杂，它就是图（graph）。 图是一种用于描述事物之间关系的结构，其基本构成元素为节点和连接节点的边。 很多不同领域的研究问题都可以很自然地建模成图机器学习，例如蛋白质建模、物理系统模拟、组合优化等基础研究;社交媒体分析、推荐系统、虚假新闻检测等互联网应用;以及金融风控、知识表征、交通流量预测、新药发现等。 社交网络图示例。 图结构丰富且具有与生俱来的导向能力，因此非常适合机器学习模型。同时，它又无比复杂，难以进行大规模扩展应用。而且不同的图数据在结构、内容和任务上千差万别，所需要的图机器学习模型也可能相差甚远，这就导致不同任务的模型自动化面临巨大挑战。 如何设计最优的图自动机器学习模型 ，是一个尚未解决的难题。 图 + AutoML = ？ 自动机器学习 (AutoML) 旨在将机器学习的过程自动化，在降低机器学习使用门槛的同时，提升机器学习的效果。但现有的自动机器学习工具，无法考虑图数据的特殊性，因此无法应用在图机器学习模型中。 为了解决该问题

Cite this article: Li, J. P., F. Zheng, C. Sun, J. Feng, and J. Wang, 2019: Pathways of influence of the Northern Hemisphere mid–high latitudes on East Asian climate: A review. Adv. Atmos. Sci., 36(9), https://doi.org/10.1007/s00376-019-8236-5. Download: http://www.iapjournals.ac.cn/aas/en/article/doi/10.1007/s00376-019-8236-5 北半球中高纬与东亚季风气候间的紧密联系 AAS编辑部与中国科学院计算机网络信息中心以及中国科学院继续教育网合作，推出精品文章系列网课，由作者亲自讲解，阐述重要概念，深入浅出剖析研究问题，并指出未来研究方向。本周推出系列网课第一期：中国海洋大学李建平教授为您讲述“北半球中高纬与东亚季风气候间的紧密联系”。 _ 　　我国位于东亚季风区，其天气气候受到东亚季风的很大影响。季风引起的旱涝灾害往往造成重大经济损失和人员伤亡。认识东亚季风的形成和变异对理解我国气候变化的成因、揭示汛期降水变化的规律、提出气候预测新理论和新方法

　　2021年Python程序员薪资待遇如何?目前Python开发工程师的平均薪资逼近20k，各大企业很重视会Python人才。随着AI时代和大数据的到来，Python语言应用越来越广泛。 　　2020年Python很火，Python在PYPL编程语言排行榜中一直处在第一的位置，PYPL排行榜是根据榜单对象在 Google 上相关的搜索频率进行统计排名，也就是说某项语言或者某款 IDE 在 Google 上搜索频率越高，表示它越受欢迎。Python没有掉出第一的位置，足以说明它受欢迎的程度。 　　现在，不仅程序员使用Python，与数据打交道的人也在使用Python。 　　Python为何如此受欢迎?随着AI时代和大数据的到来，Python语言更是大放异彩，至今没有哪一种语言可以像Python一样，在爬虫、数据分析、AI、web开发、运维、测试等众多领域里面应用。 　　Python 被大量使用的主要原因是易于学习和高效。如今它已经成为数据科学和机器学习等领域最受欢迎的语言，同时也被用在 Web 开发，后端编程中，也逐步扩展到移动应用程序领域，甚至在更大的嵌入式系统中也是如此。 　　Python开发师，薪资逼近20k 　　各大企业也重视会Python的人才，目前Python开发工程师的平均薪资逼近20k!Python的薪资范围大部分集中在20K-30K之间

来源：机器之心 本文约2800字，建议阅读6分钟如何应用自动机器学习 (AutoML) 加速图机器学习任务的处理？ 清华大学发布全球首个开源自动图学习工具包：AutoGL (Auto Graph Learning)，支持在图数据上全自动进行机器学习。 人工智能的蓬勃发展离不开数据、算力、算法这三大要素。而在浩瀚的数据中，有一种数据结构既普遍又复杂，它就是图（graph）。 图是一种用于描述事物之间关系的结构，其基本构成元素为节点和连接节点的边。 很多不同领域的研究问题都可以很自然地建模成图机器学习，例如蛋白质建模、物理系统模拟、组合优化等基础研究;社交媒体分析、推荐系统、虚假新闻检测等互联网应用;以及金融风控、知识表征、交通流量预测、新药发现等。 社交网络图示例 图结构丰富且具有与生俱来的导向能力，因此非常适合机器学习模型。同时，它又无比复杂，难以进行大规模扩展应用。而且不同的图数据在结构、内容和任务上千差万别，所需要的图机器学习模型也可能相差甚远，这就导致不同任务的模型自动化面临巨大挑战。 如何设计最优的图自动机器学习模型，是一个尚未解决 的难题。 图 + AutoML = ？ 自动机器学习 (AutoML) 旨在将机器学习的过程自动化，在降低机器学习使用门槛的同时，提升机器学习的效果。但现有的自动机器学习工具，无法考虑图数据的特殊性，因此无法应用在图机器学习模型中。

点击上方“ 迈微电子研发社 ”，选择“ 星标★ ”公众号 重磅干货，第一时间送达 你的线性代数，过了没？ 不论是结构力学还是人脸识别，理工类型的科研，深究之后就会发现到处都是线性代数的身影。这样一门课程，要是在大一的时候学不好，可是会要命的。 在国内上过大学的理科同学应该都见过《线性代数》（同济版），就算没有学过，也是听过它的大名。作为一名过来人，只能说，晦涩难懂，章节混杂... 即使不少 985、211 走过高考独木桥的学生，每到期末考试，也要默默祈祷不要挂科。现在想起一些内容：相似矩阵、线性变换、特征值、特征向量…… 真是一个头两个大。 作为一本大学教材，让学习者如此后怕，是该考虑一下教材问题了。如今已经毕业多年，没想到最近在知乎上看到一篇文章《《线性代数》（同济版）——教科书中的耻辱柱》，点赞量快突破五千。对于这篇文章，大家有时间可以读一下，看看是不是同意作者的观点。 线性代数真的很重要，这是很多工程技术人员走上工作岗位的最大感受。好多算法都用到线性代数的知识，就比如现在非常热门的深度学习，它的底层实现方式用到好多线性代数方面的知识。如果底层基础打不好，不明白其中的原理，算法实现方式真的很难理解，更不可能去创新了。好的教材才能起到事半功倍的效果。 目前这本教材已更新了好几版，每次更新的内容看起来也是无关紧要，如果有下次版本更新，还是希望制定教材的老师们听取一下广大学生的建议。

梯度下降 调整学习率learning rate 学习率过大，发生震荡。学习率过小，学习效率低 较好的方法是在较平坦的地方步子迈大些，陡峭的地方步子迈小些 自适应学习率 随着迭代次数的增加，通过因子来减小学习率 刚开始，初始点距离最低点远，使用大的学习率 迭代若干次数后靠近最低点，采用小的学习率 Adagrad算法 一般梯度下降： $$ L=\sum_n(\tilde{y}^n - (b+\sum w_ix_i^n))^2 \ w^{t+1}\gets w^t-\eta^tg^t\ \eta^t=\frac{\eta}{\sqrt{t+1}} $$ Adagrad： $$ w^{t+1}\gets w^t-\frac{\eta^t}{\sigma}g^t\ g^t=\frac{\partial L(\theta^t)}{\partial w}\ \eta^t = \frac{\eta}{\sqrt{t+1}}\ \sigma^t=\sqrt{\frac{1}{t=1}\sum^t_{i=0}(g^i)^2} $$ 化简： $$ w^{t+1}\gets w^t-\frac{\eta}{\sqrt{\sum^t_{i=0}(g^i)^2}}g^t\ $$ 随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent 常规梯度下降是将 所有训练集数据处理后才开始更新参数

准备报考计算机专业考研的同学们有没有确定好自己的目标院校？计算机专业哪些学校的考研难度比较大？哪些学校相对好考？下文有途网小编给大家整理了计算机考研难度排行榜，供参考！ 1计算机考研学校难度排名 1、北京大学考研330分 数学自主命题，进复试的60多人，被刷了10个左右，330+的几个基本全留下了，复试率基本1:1.2，今年360以下的基本都去软院，录取除特殊人物外，基本看排名总排名40开外，专业排名6之外的都很危险，排名之间还要看分数差距 2、清华大学352分(含工程硕士) 清华工程不享受奖学金，不享受国家补助，不享受公费医疗， 工学录了35个，5个去深圳，每年工学收30个左右 3、南京大学341分(不含工程硕士，南大工程的复试线是其工科校线到341之间) 计划招收工学硕士90人，本校和外校推免生一共34人，通过考试招收56人，按照1:1.2的比例，共有68人进入复试，工学刷下来的可以直接选读工程硕士(南大工程硕士可以评定奖学金的)，无需复试 4、浙江大学考研320分(不含工程硕士) 浙大复试比例:1:1.5，进入复试240人，录取140+，刷了90人。实际录取线在350分左右，140人中只有30人公费(其中浙大本校免复试占去15个名额)，剩下的大部分交一半学费，少数全交 5、复旦大学325分(不含工程硕士) 工学招80个，已有48名免推生，复旦专硕的复试线是其工科校线310

一 线性回归（Linear Regression ) 1. 线性回归概述 　　回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y = ax1+bx2，其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢？当有了这些回归系数，给定输入，具体的做法就是将回归系数与输入相乘，再将结果加起来就是最终的预测值。说到回归，一般指的都是线性回归，当然也存在非线性回归，在此不做讨论。 　　假定输入数据存在矩阵x中，而回归系数存放在向量w中。那么对于给定的数据x1,预测结果可以通过y1 = x1Tw给出，那么问题就是来寻找回归系数。一个最常用的方法就是寻找误差最小的w，误差可以用预测的y值和真实的y值的差值表示，由于正负差值的差异，可以选用平方误差，也就是对预测的y值和真实的y值的平方求和，用矩阵可表示为： $$ (y - xw)T(y - xw) $$ 现在问题就转换为寻找使得上述矩阵值最小的w，对w求导为：xT(y - xw)，令其为0，解得： $$ w = (xTx)-1xTy $$ 这就是采用此方法估计出来的. 案例: 糖尿病回归分析 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib

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