机器学习

常见函数 常函数: 一次函数: 二次函数: 幂函数: 指数函数: ，a的取值范围为: a>0&a≠1 对数函数: , a的取值范围为: a>0&a≠1 对数的运算 指数的运算 导数 一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率，也可以认为是函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点的切线斜率。导数值越大，表示函数在该点处的变化越大。 定义：当函数y=f(x)在自变量x=x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy和自变量增量Δx之间的比值在Δx趋近与0的时候存在极限值a，那么a即为函数在x0处的导数值。 常见的导函数 偏导数 在一个多变量的函数中，偏导数就是关于其中一个变量的导数而保持其它变量恒定不变。假定二元函数z=f(x,y)，点(x0,y0)是其定义域内的一个点，将y固定在y0上，而x在x0上增量Δx，相应的函数z有增量Δz=f(x0+Δx, y0) - f(x0,y0)；Δz和Δx的比值当Δx的值趋近于0的时候，如果极限存在，那么此极限值称为函数z=f(x,y)在处对x的偏导数(partial derivative) z=x2+xy2 在（2,1）处的对x的偏导数=？ 梯度 梯度：梯度是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取的最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大(即该梯度向量的模) 泰勒公式 Taylor(泰勒

插播一个小新闻：最近建立了交流群~欢迎回复【加群】加入~ “Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》。 论文的链接在这里：https://machinelearning.wustl.edu/mlpapers/paper_files/AISTATS2010_GlorotB10.pdf PyTorch代码 在介绍论文和理论之前，先讲一下如何使用在PyTorch中使用Xavier初始化： def _initialize_weights (self) : # print(self.modules()) for m in self.modules(): print(m) if isinstance(m, nn.Linear): # print(m.weight.data.type()) # input() # m.weight.data.fill_(1.0) init.xavier_uniform_(m.weight, gain= 1 ) print(m.weight) 通俗讲理论 论文提出的Xavier的主要思想： 每一层输出的方差应该尽量相等 。 前向传播 下面进行推导：

接下来准备写支持向量机，然而支持向量机和其他算法相比牵涉较多的数学知识，其中首当其冲的就是标题中的拉格朗日乘子法、KKT条件和对偶问题，所以本篇先作个铺垫。 大部分机器学习算法最后都可归结为最优化问题。对于无约束优化问题： $\min\limits_\boldsymbol{x} f(\boldsymbol{x})$ (本篇为形式统一，只考虑极小化问题)，一般可直接求导并用梯度下降或牛顿法迭代求得最优值。 <br> 对于含有等式约束的优化问题，即： $$ \begin{aligned} {\min_{\boldsymbol{x}}} & ;;{f(\boldsymbol{x})} \ {\text { s.t. }} & ;;{h_{i}(\boldsymbol{x}) = 0}, \quad i=1,2, \ldots, m \end{aligned} $$ 由于等式约束 $h_i(\boldsymbol{x}) = 0$ 的存在，无法直接求导迭代求解。拉格朗日乘子法是解决此类问题的常用方法，其核心思想是将约束优化转化为无约束优化问题，即将有 $d$ 个变量和 $m$ 个等式约束条件的最优化问题转换为一个有 $(d + m)$ 个变量的函数求平稳点的问题。 <br><br><br><br> <center>拉格朗日乘子法</center> 下面画图来直观理解拉格朗日乘子法

数据分析领域是数据挖掘和机器学习技术的舞台。数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析数据，利用数据库界提供的技术来管理数据。 机器学习 机器学习是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习在统计学的基础上，结合计算机科学和工程技术，将理论转换为行之有效的计算机算法，以探求数据背后的真实含义。 机器学习包括监督学习和无监督学习两大类。 注意：传统的机器学习研究并不把海量数据作为处理对象，很多算法和技术是为处理中小规模数据而设计的；如果直接将传统的机器学习技术应用于海量数据，那么实际效果可能很差，甚至根本无法使用。因此，对于当今大数据应用，传统机器学习算法和技术有必要进行针对大数据的改造。 监督学习 如果想要预测目标变量的值，则选择监督学习算法。 如果目标变量是离散型，则选择分类算法；如果目标变量是连续型的数值，则选择回归算法。 常见的监督学习算法有：k-近邻算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机、决策树、线性回归、局部加权线性回归、Ridge回归、Lasso最小回归系数估计。 无监督学习 如果不想预测目标变量的值，则选择无监督学习算法。如果仅需要将数据划分为离散的组，则使用聚类算法；如果还需要估计数据与每个分组的相似程度，则使用密度估计算法。 常见的无监督学习算法有：K-均指、DBSCAN、最大期望算法、Parzen窗设计。 数据库 这里的数据库

大家好，我是朱小五 本文我主要带大家梳理5个数据相关的岗位，分别是： 一、数据分析（数据挖掘和商业分析） 二、数据产品 三、数据开发 四、数据运营 引言 最近几年，大数据成为互联网最火的领域之一，现在似乎所有的岗位不和数据挂点钩，就显得没那么有前（钱）途。但是大家清楚到底有哪些岗位和数据相关么？如何在这个大势中把握住机会呢？ 一般来说，提到大数据想到的就是机器学习、数据挖掘这些，当然除此之外，还有商业分析、数据产品、数据开发和数据运营。 等等，为什么我经常听到的数据分析没有在这里面？？？ 是的，我在这里特意没有提数据分析这个词，因为它太抽象了，以至于很多人都没有弄清楚到底是怎么回事。数据挖掘是分析数据，商业分析也是分析数据，数据运营也需要分析数据。 所以准确来说，其实是不存数据分析这个岗位的！它是对很多岗位的统称，一般泛指数据挖掘和商业分析。 读到这里，肯定很多人一肚子问题： 1、你说的商业分析是什么？听起来好高大上。 2、你说没有数据分析这个岗位，为啥我在招聘网站上经常看到招数据分析师？ 3、 我是做数据分析的，为什么工作内容没什么模型，天天写SQL？ …… 别急，让我慢慢带你梳理清楚。 数据挖掘和商业分析 首先，从我们经常听到的数据分析开始，前面也说到，它主要是指数据挖掘和商业分析。那怎么理解这两个岗位呢： 1、数据挖掘是从算法维度理解数据。 2、商业分析是从业务维度理解数据。

　　数据分析师细分岗位方向有哪些?很多想要入门数据分析或者要转行的，往往对自己的职业规划一无所知，十分迷茫。无论是你是入行还是想要转行，都要谨慎，要对自己的职业发展有个3-5年的清晰规划，才能下手准备入行，否则很容易入行就失业。 　　数据分析师岗位方向： 　　一、取数 　　数据分析行业里最常见的就是做取数，尤其是当数据分析火了之后，因为入行门槛比较低，也就造成了像丐帮一样的“三百六十行、鱼龙混杂”，而且工作相对不累，导致大量人士涌入，但实际岗位其实没那么多。但事实上，很多人都是被HR“骗”到公司来做取数机器的，很多公司名义上打着数据分析的旗号，但实际招来的人就是做取数。 　　取数工作内容： 　　取数派每天的工作内容也比较简单、重复和机械，就是写SQL取数，根据业务的需求做数据统计、简单报表制作，总体上说价值感比较低，基本都是新人在做。但取数派也并非一事无成。因为取数的能力是数据分析和后面一系列建模工作的基础，能够高效的完成取数，以及对于数据的底层架构的深入了解，也不是一件很容易的事情，这也就是“以力取胜”。打好这个取数基础，有利于后面更高效的做分析和建模的工作，同时这也是了解业务方关心的数据和问题的机会。 　　必备技能：Excel(如果会VBA就更好了)、SQL取数(核心技能)、数据库(需要熟悉，具体看你公司用的什么数据库) 　　二、数据工程 　　数据工程师包含的岗位很多

特邀嘉宾 分享主题 周四见|知数堂公开课系列 之 《企业大数据平台构建之路》 直播现场回顾 直播现场回顾 王晓伟，知数堂《 Hadoop+ELK 》课程讲师 课程涵盖 Hadoop系统 、 NoSQL（Hbase） Mapreduce 编程框架及实践 数据仓库与 数据分析 机器学习 及数据挖掘等内容 系统的学习将助你完善大数据 知识体系 那么，这次公开课或许会是一个起点 通过构建企业大数据平台这个主题 体验王老师睿智风趣的教学风格 或许，这会是你加入知数堂的一个契机 We want you！ 回放视频、PPT讲义已上线，快来围观~ 温馨提示：PPT的内容有限，建议结合PPT观看视频，效果更佳！ 资料发布 本次公开课的讲义，及录播的 视频均 可至腾讯课堂下载、查看，链接： https://zst.ke.qq.com/course/364261 （ 打开页面-查看任务-视频/PPT讲义均可观看） 扫描下方二维码识别 或者点击文末 “ 阅读原文 ” 直达腾讯课堂 扫码加入QQ技术交流群 知数堂公开课互动群 （QQ群号： 793818397） 本文分享自微信公众号 - 老叶茶馆（iMySQL_WX）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my

小灰去一家餐厅，点了一份酸菜鱼 这盘小小的酸菜鱼 是怎么来到小灰面前的呢？ 需要养殖场养鱼，菜农种菜，腌制厂腌制酸菜，库房存储食材，物流公司运送食材，餐厅的大厨做出酸菜鱼，再由服务员小姐姐端到小灰面前。 像这样由供应商、制造商、仓储商、运输商、分销商、零售商以及终端客户等多个主体共同形成的生产和交易系统，就是供应链系统。 举个例子 小A是一家餐厅的老板，眼看春节要到了，他认定春节期间的生意一定很火爆，于是买进了大量的生鲜食材。结果这个春节十分冷清，没几个顾客，小A只能蹲在餐厅门口卖菜。 **数据化：**智能供应链基于云计算、AI、IoT、大数据等技术，为供应链全流程提供多源异构数据的感知和认知的共性关键技术。相比于传统供应链，智能供应链拥有海量数据，为智能决策打下基础。 **可视化：**为了增强供应链的协同性，智能供应链把生产、流通、消费环节的数据进行了可视化，使得供应链的每一个参与者都可以清晰感知到当前的状态和关键信息。 **智能化：**智能供应链可以帮助企业进行智能建模、智能决策，并将决策反馈到各业务系统，做出比人类更精准、更高效、更细颗粒、更一致性的智能化决策。同时，智能供应链的决策引擎还可以根据机器学习体系不断学习，使决策体系不断进化和成长。 智能供应链支持下的未来京东 为什么这么说呢？ 因为京东对于自身的定位，就是以供应链为基础的技术与服务企业

授权自AI科技大本营（ID：rgznai100) 本文 约4500字 ，建议阅读 9 分钟 本文介绍基于机器学习和深度学习的文本分类。 文本分类是自然语言处理中最基本而且非常有必要的任务，大部分自然语言处理任务都可以看作是个分类任务。近年来，深度学习所取得前所未有的成功，使得该领域的研究在过去十年中保持激增。这些文献中已经提出了许许多多的算法模型、基准数据集一集评测指标，因此需要一个对这个领域进行全面而且跟进趋势的调查。这里我们介绍基于机器学习和深度学习的文本分类，主要内容来自北航、伊利诺伊大学等学者联合发表论文 A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning。 本文通过回顾文本分类领域自1961年到2020年以来的历年SOTA模型来填补这类综述研究的空白，聚焦于从浅层学习到深度学习的各种模型。根据文本分类任务所涉及的文本数据来源、特征提取的方法以及分类模型的不同进行分类对比研究。随后，将讨论每一个类别的详细情况，其中涉及到给预测和测试提供可信支撑的技术变迁以及基准数据集。这项调查对不同模型之间的性能优劣进行了全面比较，而且指出了各种评测指标的优缺点。 最后，对各种算法模型的核心精髓、未来的研究趋势以及该研究领域面临的挑战进行了提炼总结。 1、文本分类 文本分类流程 在许多自然语言处理（NLP）下游任务中

图片来源：Pixabay 来源 公众号“机器之心” CASP14 组织者、年近七旬的 UC Davis 科学家 Andriy Kryshtafovych 在大会上感叹道，I wasn't sure that I would live long enough to see this（我活久见了）[1]。 11 月 30 日，一条重磅消息引发了科技界所有人的关注：谷歌旗下人工智能技术公司 DeepMind 提出的深度学习算法“AlphaFold”破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题。 最新一代算法 AlphaFold 2，现在已经拥有了预测蛋白质 3D 折叠形状的能力，这一复杂的过程对于人们理解生命形成的机制至关重要。 DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《自然》、《科学》的新闻栏目争相报道，新成果也立刻获得了桑达尔 · 皮查伊、伊隆 · 马斯克等人的祝贺。 科学家们表示，Alphafold 的突破性研究成果将帮助科研人员弄清引发某些疾病的机制，并为设计药物、农作物增产，以及可降解塑料的“超级酶”研发铺平道路。 “这是该研究领域激动人心的一刻，”DeepMind 创始人、首席执行官德米斯 · 哈萨比斯说道。“这些算法今天已经足够成熟强大，足以被应用于真正具有挑战性的科学问题上了。” 蛋白质对于生命至关重要，它们是由氨基酸链组成的大型复杂分子，其作用取决于自身独特的 3D