机器学习_CiteULike Datasets(CiteULike数据集)

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CiteULike Datasets(CiteULike数据集)

数据摘要:

The CiteULike database is potentially useful for researchers in various fields. Physicists and computer scientists have expressed an interest in trying to analyse the structure of the data, and frequently ask for datasets to be made available. Previously this was done on an ad-hoc basis, and it relied on us remembering to update the data file. Now, there is an automatic process which runs every night producing a snapshot summary of what articles have been posted with which tags.

中文关键词:

CiteULike,心理学家,计算机科学家,

英文关键词:

CiteULike,Physicists,Computer scientists,

数据格式:

TEXT

数据用途:

The data can be used for Machine Learning.

数据详细介绍:

CiteULike Datasets

Abstract:The CiteULike database is potentially useful for researchers in various fields. Physicists and computer scientists have expressed an interest in trying to analyse the structure of the data, and frequently ask for datasets to be made available. Previously this was done on an ad-hoc basis, and it relied on us remembering to update the data file. Now, there is an automatic process which runs every night producing a snapshot summary of what articles have been posted with which tags.

Source:

CiteULike

Data Set Information:

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Data is available from 2008-02-02 onwards.

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Relevant Papers:

CiteULike

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大数据和机器学习有什么区别

大数据和机器学习有什么区别 大数据的定义 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。 大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,对于大数据而言,机器学习是不可或缺的。相反,对于机器学习而言,越多的数据会越可能提升模型的精确性,同时,复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此,机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。大数据与机器学习两者是互相促进,相依相存的关系。 机器学习与大数据紧密联系。但是,必须清醒的认识到,大数据并不等同于机器学习,同理,机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算,内存数据库,多维分析等等多种技术。单从分析方法来看,大数据也包含以下四种分析方法: 1.大数据,小分析:即数据仓库领域的OLAP分析思路,也就是多维分析思想。 2.大数据,大分析:这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。 3.流式分析:这个主要指的是事件驱动架构。 4.查询分析:经典代表是NoSQL数据库。 也就是说,机器学习仅仅是大数据分析中的一种而已。尽管机器学习的一些结果具有很大的魔力,在某种场合下是大数据价值最好的说明。但这并不代表机器学习是大数据下的唯一的分析方法。 机器学习的定义

从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 首先,我们需要在计算机中存储历史的数据。接着,我们将这些数据通过机器学习算法进行处理,这个过程在机器学习中叫做“训练”,处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测,这个结果一般称之为“模型”。对新数据的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程,“模型”则是过程的中间输出结果,“训练”产生“模型”,“模型”指导“预测”。 人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”,获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候,人类使用这些“规律”,对未知问题与未来进行“推测”,从而指导自己的生活和工作。 机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应,我们可以发现,机器学习的思想并不复杂,仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果,因此它的处理过程不是因果的逻辑,而是通过归纳思想得出的相关性结论。 这也可以联想到人类为什么要学习历史,历史实际上是人类过往经验的总结。有句话说得很好,“历史往往不一样,但历史总是惊人的相似”。通过学习历史,我们从历史中归纳出人生与国家的规律,从而指导我们的下一步工作,这是具有莫大价值的。当代一些人忽视了历史的本来价值,而是把其作为一种宣扬功绩的手段,这其实是对历史真实价值的一种误用。 机器学习的范围

新加坡国立大学数据科学与机器学习授课型研究生申请要求

新加坡国立大学 数据科学与机器学习授课型研究生申请要求

新加坡国立大学简介 学校名称新加坡国立大学 学校英文名称National University of Singapore 学校位置新加坡 2020 QS 世界排名11 新加坡国立大学概述 新加坡国立大学(National University of Singapore),简称国大(NUS),是新加坡首屈一指的世界级顶尖大学。该校是环太平洋大学联盟、亚洲大学联盟、亚太国际教育协会、国际研究型大学联盟、Universitas 21等著名高校联盟的成员,也通过AACSB和EQUIS认证。其在工程、生命科学及生物医学、社会科学及自然科学等领域的研究享有世界盛名。 新加坡国立大学前身为1905年成立的海峡殖民地与马来亚联邦政府医学院。1912年,该校改名为爱德华七世医科学校。1928年,莱佛士学院成立。1949年,爱德华七世医学院与莱佛士学院合并为马来亚大学。1955年,新加坡华人社团组织创立了南洋大学。1962年,马来亚大学位于新加坡的校区独立为新加坡大学。1980年,新加坡大学和南洋大学合并,校名定为新加坡国立大学。 数据科学与机器学习专业简介 数据科学和机器学习理学硕士是由数学系,统计与应用概率系和计算机科学系在工程学院和Saw Swee Hock公共卫生学院的支持下,联合提供。 这项为期一年的全日制课程将把量化科学学士学位(例如数学,应用数学,统计学和物理学)的毕业生转变为从业人员,从而有助于满足对大数据专业人员不断增长的需求。 数据科学与机器学习专业相关信息 专业名称数据科学与机器学习 专业英文名称Master of Science in Data Science and Machine Learning 隶属学院理学院

2017模拟试题 小小科学家机器人

2017“小小科学家”学生科技教育体验活动 模拟题 机器人 (考试时间50分钟,满分100分) 学校 年级 姓名 座位号 (注:不会写的字可以用拼音替代) 【笔试部分】(共30分) 一、判断题,对的打“√”,错的打“×”(每小题2分,共10分) 1.机器人无需下载程序即可正常运行 ( ) 2.组装前进后退小车属机械部分,编辑前进后退小车程序属程序部分 ( ) 3.机器人底板有3种尺寸,而连杆类包括扁端连杆共有6种尺寸 ( ) 4.四边形构件属于不稳定结构 ( ) 5.光控风车用到异性杆件2x5转向板 ( ) 二、选择题(每小题2分,共10分) 1、如图1所示,这个构件属于( ) A 、重心稳定结构 B 、中心稳定结构 C 、稳定结构 D 、不稳定结构 2、如图2所示,循迹小车机器人前端感光部件为( ) A 、光敏电阻 B 、接触传感器 C 、双光反射传感器 D 、单光反射传感器 3、机器人程序界面可划分为4个功能区域,其中① 区域称为“编辑功能区”,剩下三个区域分别称 为( ) A 、②属性区 ③命令区 ④程序编写区 B 、②命令区 ③程序编写区 ④命令区 C 、②属性区 ③程序编写区 ④命令区 D 、②命令区 ③属性区 ④程序编写区 4、当我们正确给机器人下载程序时,机器人主板上下载的指示灯会不会闪?( ) A 、会一闪一闪 B 、不会一闪一闪 C 、有时会一闪一闪,有时不会 D 、不知道 5、美国送上火星的探测器属于智能机器人,它可以帮助科学家 了解和分析火星的各种数据,如图4所示,它成为当今美国 科技的象征,中国也在不断研究此类高科技智能机器人,以 下各项哪一项中国技术与火星探测器类似?( ) A 、小汽车 B 、高速铁路 C 、嫦娥号月球探测器 D 、原子弹 三、填空题(第1、2小题2分,第3小题每空1分,共10分) 1、组装光控六脚爬虫机器人需要用到多种配件,其中包括 块主板, 个变速箱。 2、当机器人程序无法下载时,经检查为某一驱动未更新,这一电脑驱动软件为 (选填“光驱驱动”、“USB 驱动”、“显卡驱动”) 3、写出下面6个部件名称。 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 笔试部分 操作部分 总 分 统分人签字 题目 判断题 选择题 填空题 实验操作 得分 图2 图4 图1 图3 ① ② ③ ④ ① ② ③ ④

统计学简答题参考答案

统计学简答题参考答案 第一章绪论 1.什么是统计学?怎样理解统计学和统计数据的关系? 答:统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。统计学和统计数据存在密切关系,统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究,目的也在于对统计数据的研究,离开了统计数据,统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。2.简要说明统计数据的来源。 答:统计数据来源于两个方面:直接的数据:源于直接组织的调查、观察和科学实验,在社会经济管理领域,主要通过统计调查方式来获得,如普查和抽样调查。间接的数据:从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。 3.简要说明抽样误差和非抽样误差。 答:统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的,从理论上看,这类误差是可以避免的。抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差,它是不可避免的,但可以控制的。 4.解释描述统计和推断统计的概念?(P5) 答:描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。推断统计是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。第二章统计数据的描述 1描述次数分配表的编制过程。 答:分二个步骤: (1)按照统计研究的目的,将数据按分组标志进行分组。 按品质标志进行分组时,可将其每个具体的表现作为一个组,或者几个表现合并成一个组,这取决于分组的粗细。 按数量标志进行分组,可分为单项式分组和组距式分组 单项式分组将每个变量值作为一个组;组距式分组将变量的取值范围(区间)作为一个组。 统计分组应遵循“不重不漏”原则 (2)将数据分配到各个组,统计各组的次数,编制次数分配表。 2. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度? 答:数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。常用的指标有均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、离散系数、偏态系数和峰度系数。 3.怎样理解均值在统计中的地位? 答:均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值,数据信息提取得最充分,具有良好的数学性质,是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映,在统计推断中显示出优良特性,由此均值在统计中起到非常重要的基础地位。受极端数值的影响是其使用时存在的问题。 4. 简述众数、中位数和均值的特点和使用场合。 答:众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度,众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的,而均值是对所有数据计算后得到的。众数容易计算,但不是总是存在,使用场合较少;中位数直观,不受极端数据的影响,但数据信息利用不够充分;均值数据提取的信息最充分,但受极端数据的影响。5.为什么要计算离散系数?

最新“小小科学家”广东省少年儿童科学教育体验活动 第三届天文试题初中组

学校:班级:姓名: “小小科学家”广东省少年儿童科学教育体验活动 天文试题(初中年级组)B卷(考试时间40分钟,满分100分)【基础知识部分】(共30分) 一.选择题(每空1分,共5分) 1.距离地球最近的天体是()A.太阳B.金星 C.月球 D.北极星 2.著名的织女星位于下列星座中的哪一个() A. 天鹰座 B.天琴座 C.大熊座 D.小熊座 3.潮汐即海水有规律的涨落现象,当地球上产生大潮时,日地月的位置关系是()A.三者在同一直线上且月球位于日、地中间 B.太阳和地球的连线与地球和月亮的连线成一个直角 C.三者在同一直线上且地球位于月球和太阳的中间 D.A和C都正确 4.地球上日夜交替的原因主要是由于() A.地球的公转 B. 地轴是倾斜的 C.地球的自转 D.月亮绕地球运动 5.中秋节晚上九点,佛山的小王陪家人赏月,此时月亮位于天空的方位大致是()A.东南方 B.西南方 C.正东方 D.正西方 二.填空题(每空0.5分,共5分) 1.2010年10月1日18时59分57秒我国在成功发射“嫦娥二号”探月卫星。 2.地球上重量120千克的物体,到了月球上重量只有千克。 3.根据日食和月食的产生原因可知日食发生在农历前后,月食发生在农历前后。 4.当北斗星的“斗柄”指向东方时的季节为。 5.人们在天气晴朗的清晨可以看到太阳和月亮同时出现在天空中,请问这个时候的月相是,晴朗的傍晚的也可以见到这种现象,请问这个时候的月相是。 6.天文实验箱里给大家提供了光学望远镜,使观察物体变得清晰,在目镜中观察物体,它(填“能”或“不能”)使物体变大。 7.著名的哈雷彗星最近一次回归是在1986年,下次回归的时间是年。 8.首次在太空行走的中国航天员是。 三.实验数据题(共10分) 太阳系,由太阳、大行星及其卫星、小行星、彗星、流星体和行星际物质构成的天体系统。太阳是太阳系的中心天体,占总质量的99.86%,其他天体都在太阳的引力作用下绕其公转。太阳系中的八大行星,

人工智能论文机器学习与大数据

《人工智能》课程结课论文课题:机器学习与大数据 姓名: 学号: 班级: 指导老师: 2015年11月13日

机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据,而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临,随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势,我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在,即便我们没有专程调用它们,它们也经常出现在大数据应用之中,大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词:大数据;机器学习;大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received

机器学习研究现状与发展趋势

机器学习研究现状与发展趋势 计算机科学与软件学院 引言: 机器能否象人类一样能具有学习能力呢?1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序,这个程序具有学习能力,它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后,这个程序战胜了设计者本人。又过了3年,这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力,提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解,建立人类学习过程的计算模型或认识模型,发展各种学习理论和学习方法,研究通用的学习算法并进行理论上的分析,建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展,已成为计算机科学的基础及热点之一。 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展,必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。 一.机器学习的发展史 机器学习是人工智能研究较为年轻的分支,它的发展过程大体上可分为4个时期。 第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶,属于热烈时期。…> 第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶,被称为机器学习的冷静时期。 第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶,称为复兴时期。 机器学习的最新阶段始于1986年。 机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面: (1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 (2) 结合各种学习方法,取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。 (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。 (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大,一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。 (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外,还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。 二.机器学习分类 1、基于学习策略的分类 学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境(如书本或教师)提供信息,学习部分则实现信息转换,用能够理解的形

小小科学家

小小科学家 在21世纪50年代初,诞生了一个伟大的小天才—奇奇。她喜欢研究大自然,对一切都非常好奇,而且心地非常善良,总喜欢发明一些新奇、古怪的玩意儿,帮助遇到困难的人。她还有一个远大的理想——让恐龙再生,与人类和平相处。 有一个星期天的下午,太阳火辣辣的,奇奇想到公园里透透气,走着走着,突然听到“咔嚓、咔嚓”的声音,寻声走去,发现一个老爷爷在修剪树叶,虽然头上的汗水像雨点一样落下来,但他毫不在意,不停地使唤着手中的大剪刀。奇奇觉得很好奇,问:“老爷爷,你在干什么呀?”老爷爷说:“我在把树剪成动物的样子,让这个城市更美丽。”“这多累呀!”奇奇想,“要是能发明出一种动物树种子,那老爷爷就不用忙了!”想到这儿,奇奇决定去研究一下。 奇奇来到她的专门研究室,捉了一只蝗虫,又要了一粒树种子,先取出蝗虫的基因,然后用多功能电脑把树种制成了蝗虫的形状,接着把树种和基因都放入同一个实验瓶中,紧接着,取出融合药水,把药水注入到实验瓶中,两样东西融合后,再把它取出来,种到花园中,在土壤中注入超级生长素,几分钟后,实验宣告失败。到底是什么原因呢??奇奇百思不得其解,她毫不灰心,通过不分昼夜地查资料、做实验,终于成功了,奇奇从兔子的汗水中提炼出了一种氧化物,这种氧化物居然能影响动物的生长基因,使树的基因发生突变,这样,第一棵兔树就诞生了,照这个方法,奇奇还培育出了青蛙、大象、章鱼、天鹅等动物树种子。奇奇把研究成果在环境报上发表,在科学界引起了一阵轰动。国家环境组织连忙采纳这个报告,进行种子培育,生产出了各种种子,运往世界各地。 在一些风沙比较大的地方,人们种上体积庞大的大象树,有效地抵御了风沙,使城市更整洁,在海洋公园里,种上章鱼、乌龟、企鹅树,使海洋公园更加美丽,在游泳池边,种上天鹅树,让人们跟天鹅共舞。 而奇奇呢?仍然在实验室里为自己的梦想奋斗着,他到底还会发明出什么东西呢?我也不知道,请关心奇奇的小朋友继续期待!有人想做救死扶伤的医生,有人想做保家卫国的战士,有人想做让人神采飞扬的美容师,还有人想做替人量体裁衣的裁缝,我却想做一位科学家。 小小科学家 假如我是一位科学家,我会发明一种神奇的大药丸,甜丝丝的,无论得了什么病,只要吃下它,都能治愈。那样老年人更加健康,成年人更加生机勃勃,小朋友更加活泼可爱。大家就都不用为生病发愁了。 假如我是一位科学家,我会开着我的“聪明女孩号”宇宙飞船,和杨利伟叔叔一起探索宇宙的奥秘,去空间站,与世界各国的航天员一起去参加建设。为祖国的航天事业做出自己的贡献。 假如我是一位科学家,看到辛勤的园丁为了我们呕心沥血,日夜操劳,吸食着粉笔灰尘,有损健康,我就会发明一种神气的粉笔,它没有灰尘,让使用它的每一位老师,都能感觉到清凉与芬芳,这就是神奇粉笔的小小功效! 不过,要梦想成真,千里之行,始于足下;九层之台,起于累土。从现在起,我应抓住分分秒秒,好好学习,从一点一滴做起!让假设变成现实,梦想成真! 小小科学家 人类生活在群居的社会里,所以每个人都应该做一些对社会有贡献的事。因为人各有志,所以他们选择的职业也各有不同。例如,有人想做富有的商人,友人希望做有权势的大官,有的人喜欢做救人济世的医生,有的人喜欢做培养人才的老师,我却希望做一个科学家。 假如我是一个科学家,我要研制一种廉价而能调节冷暖的衣服,使人穿了在酷热的天气里也会感到清凉,在严寒的时候也能觉得温暖如春,使贫穷的人免受寒冻之苦

统计学名词解释汇总

1什么是统计学?统计方法可分为哪两大类?统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。方法有描述统计和推断统计两类 2统计数据可分为哪几种类型?不同类型数据各有什么特点?按采取计量尺度,分类、顺序、数值型数据;按统计数据收集方法,观测、实验数据;按被描述对象与时间关系,截面、时间序列数据 统计数据;按所采用的计量尺度不同分; (定性数据)分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述;(定性数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的,但这些类别是有序的。 (定量数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。 统计数据;按统计数据都收集方法分; 观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据;按被描述的现象与实践的关系分; 截面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据。时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。 3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念:对一千灯泡进行寿命测试,那么这千个灯泡就是总体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的集合就是样本,这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数,这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量,变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。

4什么是有限总体和无限总体?举例说明 有限总体指总体的范围能够明确确定,而且元素的数目是有限可数的,如若干个企业构成的总体,一批待检查的灯泡。无限总体指总体包括的元素是无限不可数的,如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素,而试验可无限进行下去,因此由试验数据构成的总体是无限总体 5变量可分为哪几类? 变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。6举例说明离散型变量和连续型变量 离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如“企业数”连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如“温度”。 1数据的预处理包括哪些内容? 数据审核(完整性和准确性;适用性和实效性),数据筛选和数据排序。 2直方图和条形图有什么区别? ①条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少,其宽度固定,直方图用面积表示各组频数,矩形的高度表示每一组的频数或频率,宽度表示组距,②直方图各矩形连续排列,条形图分开排列,③条形图主要展示分类数据,直方图主要展示数值型数据。 3饼图和环形图有什么不同? 饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例,环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列,其图形中间有个“空洞”,每个样本或总体的数据系类为一个环。 4茎叶图和直方图相比有什么优点? 茎叶图既能给出数据的分布情况,又能给出每一个原始数据,即保留了原始数据的信息。在应用方面,直方图通常适用于大批量数据,茎叶图适用于小批量数据。 5使用图标应注意哪些问题?

大数据机器学习 重点及作业整理

1.Bootstraping:名字来自成语“pull up by your own bootstraps”,意思是依靠你自己的资源,称为自助法,它是一种有放回的抽样方法,它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下: (1)采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样。 (2)根据抽出的样本计算给定的统计量T。 (3)重复上述N次(一般大于1000),得到N个统计量T。 (4)计算上述N个统计量T的样本方差,得到统计量的方差。 应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等,其运用范围得到进一步延伸。 bagging:bootstrap aggregating的缩写。让该学习算法训练多轮,每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成,某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现,训练之后可得到一个预测函数序列h_1,??h_n,最终的预测函数H对分类问题采用投票方式,对回归问题采用简单平均方法对新示例进行判别。 [训练R个分类器f_i,分类器之间其他相同就是参数不同。其中f_i是通过从训练集合中(N 篇文档)随机取(取后放回)N次文档构成的训练集合训练得到的。对于新文档d,用这R个分类器去分类,得到的最多的那个类别作为d的最终类别。] boosting:其中主要的是AdaBoost(Adaptive Boosting)。初始化时对每一个训练例赋相等的权重1/n,然后用该学算法对训练集训练t轮,每次训练后,对训练失败的训练例赋以较大的权重,也就是让学习算法在后续的学习中集中对比较难的训练例进行学习,从而得到一个预测函数序列h_1,?,h_m,其中h_i也有一定的权重,预测效果好的预测函数权重较大,反之较小。最终的预测函数H对分类问题采用有权重的投票方式,对回归问题采用加权平均的方法对新示例进行判别。 (类似Bagging方法,但是训练是串行进行的,第k个分类器训练时关注对前k-1分类器中错分的文档,即不是随机取,而是加大取这些文档的概率。)(pku,sewm,shinningmonster.)Bagging与Boosting的区别: 二者的主要区别是取样方式不同。Bagging采用均匀取样,而Boosting根据错误率来取样,因此Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的,各轮训练集之间相互独立,而Boostlng的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关;Bagging的各个预测函数没有权重,而Boosting是有权重的;Bagging的各个预测函数可以并行生成,而Boosting的各个预测函数只能顺序生成。对于象神经网络这样极为耗时的学习方法。Bagging 可通过并行训练节省大量时间开销。 bagging和boosting都可以有效地提高分类的准确性。在大多数数据集中,boosting的准确性比bagging高。在有些数据集中,boosting会引起退化---Overfit。 Boosting思想的一种改进型AdaBoost方法在邮件过滤、文本分类方面都有很好的性能。2.激活函数 关于激活函数,首先要搞清楚的问题是,激活函数是什么,有什么用?不用激活函数可不可以?答案是不可以。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为,只有加入了激活函数之后,深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。那么激活函数应该具有什么样的性质呢? 可微性:当优化方法是基于梯度的时候,这个性质是必须的。 单调性:当激活函数是单调的时候,单层网络能够保证是凸函数。 输出值的范围:当激活函数输出值是有限的时候,基于梯度的优化方法会更加稳定,因

探索机器学习中的数据科学

探索机器学习中的数据科学   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。而“大数据”这个术语,在很多情况下是相对于我们收集、存储和处理数据的能力来说的。有关大数据的挑战并非新生事物,历史上也曾出现过一些著名的大数据使用案例。一个有趣的例子是美国人口普查,  1880年进行的美国人口普查,耗时8年才完成了全部的数据汇总。同时,由于人口膨胀的原因,当时人们预计完成1890年的人口普查要10年以上的时间。这就是当时的一个大数据问题。随后一个名为霍尔瑞斯的人的发明成功解决了这一难题。他的发明使得1890年美国人口普查在预算内不到一年即完成,而他创立的公司则是现在我们也耳熟能详的IBM。霍尔瑞斯通过开发新的有效的方式来收集和存储不断增多的数据量(穿孔卡片),利用电动制表机读取打孔卡,得出计算结果。在霍尔瑞斯博士那个时期的前后还有其他很多类似的大数据案例。  那么,今天大数据的挑战与以往有了哪些不同呢?  数据量的增长速度不断挑战着我们收集、存储和处理数据的能力,推动着新技术的发展。但是,现在数据的种类和我们收集数据的速度也都在不断的增加,并且这种趋势短期内并没有停下来的迹象。爱立信2011年的调查报告显示,预计到2020年,全球将会有将近500亿个连接设备。每一个设备都会生成各自的数据,此外,管理这些数据的收集和处理这些设备数据的系统又将产生更多的数据。另一个大的区别就是今天的大数据蕴藏着巨大的机遇,我们可以直接从每一个终端客户那里收集数据,了解用户体验或设备的服务水平,这在以前是不可能的。这使得我们可以

机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/9a16459539.html, 机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训 光环大数据培训机构了解到,从数据分析的角度来看,数据挖掘与机器学习有很多相似之处,但不同之处也十分明显,例如,数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务,数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的,等等。从某种意义上说,机器学习的科学成分更重一些,而数据挖掘的技术成分更重一些。 机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征,不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统,而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能,因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中,“经验”通常是以数据的形式存在的,因此,机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索,还涉及对数据的分析处理。实际上,机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务,因此机

https://www.360docs.net/doc/9a16459539.html, 器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域,甚至影响到计算机科学之外的很多学科。机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。然而数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法,还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。机器学习的涉及面也很宽,常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”。然而机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上,一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大,如增强学习与自动控制等。所以笔者认为,数据挖掘是从目的而言的,机器学习是从方法而言的,两个领域有相当大的交集,但不能等同。 典型的数据挖掘和机器学习过程 下图是一个典型的推荐类应用,需要找到“符合条件的”潜在人员。要从用户数据中得出这张列表,首先需要挖掘出客户特征,然后选择一个合适的模型来进行预测,最后从用户数据中得出结果。 把上述例子中的用户列表获取过程进行细分,有如下几个部分。 业务理解:理解业务本身,其本质是什么?是分类问题还是回归问题?数据怎么获取?应用哪些模型才能解决? 数据理解:获取数据之后,分析数据里面有什么内容、数据是否准确,为下

大数据下的机器学习

《程序设计方法学》 课程论文 题目: 大数据下的机器学习 通信与信息工程学院 1014010216 唐 川 宗 平 2014/2015学年第二学期 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据下的机器学习 摘要:随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,如何有效利用大数据中的信息,并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题。机器学习是解决这类问题的有效方法之一。因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题。本文旨在对机器学习的一些基本算法和在大数据环境下机器学习大概面临的一些问题进行初步介绍。 关键词:大数据,机器学习,分类,聚类,最优化方法,并行算法 1.大数据时代来临 经过20余年的努力,Internet已获得巨大的成功,由此,人们可以在不同时间与地域获取自己希望获得的信息。然而,有效获得信息是一回事,获得的信息是否能够有效且方便地使用则是另一回事。目前的现状是大量可以有效获得的信息,大约只有10%可以被使用,消耗了大量资源的信息不仅未能够被有效地使用,而且由于有用的信息正在更深地被掩埋在无用信息之中,变得更难以利用。花费了大量人力物力而获得信息,却无法有效使用,长此以往,这将与未获得信息无区别。如何有效利用这些被掩埋的有用信息已成为信息产业继续兴旺发展的关键。 大数据定义:有关大数据的定义有多种。一个狭义的定义:大数据是指不能装载进计算机内存储器的数据。尽管这是一个非正式的定义,但易理解,因为每台电脑都有一个大到不能装载进内存的数据集。广义的大数据定义为:一般意义上,大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。 大数据特点:大数据有多方面的特点,从最开始的3V模型到目前扩展的4V模型就是以大数据的特点命名的。3V模型包括体积(V olume),速度( Velocity)和多样性(Variety);4V模型中的第4个V有多种解释,如变化性( Variability),虚拟化( Virtual)或价值(Value)。针对这些特点,大数据时代知识解析、机器智能与人类智能协调工作及智能分析系统将会扮演重要角色,人们需要一种智能分析接口将人类与计算机世界连接,否则将被

机器学习期末试题

机器学习期末试题 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

中国科学院大学 课程编号:712008Z? 试 题 专 用 纸 课程名称:机器学习 任课教师:卿来云 —————————————————————————————————————— ————————— 姓名 学号 成绩 一、基础题(共36分) 1、请描述极大似然估计MLE 和最大后验估计MAP 之间的区别。请解释为什么MLE 比MAP 更容易过拟合。(10分) 2、在年度百花奖评奖揭晓之前,一位教授问80个电影系的学生,谁将分别获得8个奖项(如最佳导演、最佳男女主角等)。评奖结果揭晓后,该教授计算每个学生的猜中率,同时也计算了所有80个学生投票的结果。他发现所有人投票结果几乎比任何一个学生的结果正确率都高。这种提高是偶然的吗请解释原因。(10分) 3、假设给定如右数据集,其中A 、B 、C 为二值随机变量,y 为待预测的二值变量。 (a) 对一个新的输入 A =0, B =0, C =1,朴素贝叶斯分类器将会怎样预测y (10分) (b) 假设你知道在给定类别的情况下 A 、 B 、 C 是独立的随机变量,那么其 他分类器(如Logstic 回归、SVM 分类器等)会比朴素贝叶斯分类器表现更好吗为什么(注意:与上面给的数据集没有关系。)(6分) 二、回归问题。(共24分) 现有N 个训练样本的数据集 (){}1,N i i i x y ==,其中,i i x y 为实数。 1. 我们首先用线性回归拟合数据。为了测试我们的线性回归模型,我们随机选择一些样 本作为训练样本,剩余样本作为测试样本。现在我们慢慢增加训练样本的数目,那么

大数据分析中机器学习研究

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1), 16-21 Published Online February 2017 in Hans. https://www.360docs.net/doc/9a16459539.html,/journal/airr https://https://www.360docs.net/doc/9a16459539.html,/10.12677/airr.2017.61003 文章引用: 洪歧, 杨刚, 惠立山. 大数据分析中机器学习研究[J]. 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1): 16-21. The Study of Machine Learning in Big Data Analysis Qi Hong, Gang Yang, Lishan Hui School of Mathematics and Computer Science, Shaanxi Sci-Tech University, Hanzhong Shaanxi Received: Dec. 29th , 2016; accepted: Jan. 13th , 2017; published: Jan. 18th , 2017 Abstract Machine learning played a more and more important role in the analysis of large data. The main methods and techniques of machine learning under the background of large data were summa- rized. Firstly, the basic model and classification of machine learning were introduced. Then, sev-eral key technologies of machine learning in large data environment were described. And the ar-ticle showed the popular four kinds of big data machine learning systems, and analyzed their cha-racteristics. In the end, it pointed out the main research direction and the challenges of the big data machine learning. Keywords Big Data, Machine Learning, Semi-Supervised Learning, Machine Learning System in Big Data, Probabilistic Graph Model, R Language 大数据分析中机器学习研究 洪 歧,杨 刚,惠立山 陕西理工大学,数学与计算机科学学院,陕西 汉中 收稿日期:2016年12月29日;录用日期:2017年1月13日;发布日期:2017年1月18日 摘 要 机器学习在大数据分析中起着越来越重要的作用,本文主要对大数据背景下机器学习方法和技术等进行了归纳和总结。首先对机器学习的基本模型、分类进行简介;然后对大数据环境下的机器学习的几个关键技术进行了叙述;接着展示了目前流行的四种大数据机器学习系统,并分析了其特点;最后指明了大

【20考研】北京大学前沿交叉学科研究院数据科学专业(数学、统计学方向)备考经验分享

【20考研】北京大学前沿交叉学科研究院数据科学专业(数学、统计学方 向)备考经验分享 北京大学前沿交叉学科研究院数据科学专业(数学、统计学方向),向大家介绍一下我的经验。我的各科成绩是政治63分,英语77分,数学三144分,统计学综合150分,录取的4个人中唯一一个专业课满分,也是数学最高分。我的本科学的是文科专业,本科概率论学得比较浅,而数理统计是完全自学的,希望这个经验贴对大家有所帮助,尤其是跨考的学弟学妹。 一、政治 政治我只用过肖秀荣老师的资料,强烈推荐。不管哪门科目,想得高分都要早准备。多做精讲精练、1000题和肖八肖四,推荐关注肖老师的微信公众号,视频喜欢看的话可以看,起到帮助理解的作用。考前各家机构会出模拟题,可以都看一看,肖四的大题一定要背熟。 二、英语 英语需要长期的积累,最好别等到后期才开始。很多人有背单词书的习惯,我觉得因人而异。我更喜欢在阅读中记单词。考研阅读中,更多考察的是对语篇和作者意图的理解,因此需要把单词放在句子和上下文中去揣摩,理解特定的文章背景下作者通过一个单词传达出怎样的态度和感情倾向。我只做了历年的真题,做真题遇到不会的单词时,就查一下牛津词典。除去明显不可能考到的义项,把其他所有义项和例句抄一次,加深印象。做到后面,就会发现其实重点的单词和经常考察的义项都会在真题中反复出现。这样做完一遍后,考研英语的基础就有了。如果需要的话,可以从头开始再做一遍,这次的速度会比第一次快很多。书籍推荐一下张剑的黄皮书,讲解十分细致。做完真题后我翻阅了几本单词书,感觉上面的单词很多只给出了最常用的解释,阅读里考到的有些生僻义项并没有列出来,所以有的工作还是要自己亲自去做。当然了,任何经验都要辩证地看待,推荐大家结合不同的经验,最终找到适合自己的学习方法。 三、数学 对于基础不太扎实的情况,我的建议是先把本科教材完整地复习一次,课后题也认真做一次,当然超出数三范围的内容不用看。因为这些都是比较基础的东西,也讲解得很全面。考研全书是建立在基本功比较扎实的基础上,提纲挈领地总结一些要点和规律,如果没有相应的基础,即使看完全书,还是会有根基不牢的感觉。很多结论背后的原因都拿捏不准,做题的时候自然不会得心应手。关于教材,高数我用的是同济版,差分方程这一部分参考的是北大刘书田教授等编著的《微积分解题方法与技巧》。线代部分推荐丘维声教授的《高等代数》上册,B站有配套的151讲授课视频,可以看一下对应的部分。投影理论也要了解一下,有助于理解多元线性回归中的证明过程。概率论部分包含在了专业课的考察范围里,所以放在专业课部分说。 学完教材以后,就是多做题了。真题我做了2000年以来数学一、数学二、数学三的题目,2000年到2008年还有数学四,也一起都做了。除了真题,重点推荐历

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