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虽然数据可视化通常会让人联想到商业智能与西装革履的分析师,但它通常比您所想象的更具创意并且丰富多彩。从业务仪表板、公共健康可视化到流行文化趋势分析,数据可视化涵盖了广泛多样的应用情景。要制作精美优质的数据可视化,除了需要出色的分析能力之外,还需要具备设计图形和讲述故事的技能。在本文中,我们将着重介绍一些最具影响力、趣味性和启发性的可视化。我们先来浏览历史上一些著名的示例,然后让时间快进,讨论一些更加现代的可视化。另外,欢迎查看我们的数据可视化详细指南或者这些推荐示例。1.拿破仑远征地图可视化作者:CharlesJosephMinard了解更多信息:维基百科1812年,拿破仑进军莫斯科,企图征服这座城市。这成为了一场灾难:大军出征时共有约47万名士兵,而到了兵败还乡时则仅剩一万人。这张图表讲述了关于这场战役的故事,并成为了有史以来最著名的可视化作品之一。这幅地图详细地描述了拿破仑大军的出征与败退。线条的宽度代表士兵总数,颜色代表移动方向(黄色表示进军莫斯科的方向,黑色表示回程的方向)。在中心的可视化下方还绘制了一张简单的温度曲线图,用来展示寒冬气温骤降的情况。这张图表有力而详尽地描绘出了一副震撼人心的大溃败场景。由于名气颇大,这张图表受到了诸多批判性评论(Excelcharts.com的这篇文章就是一个很好的例子)。其中很多都是合理的批评,但它仍然是一张极具影响力且成功的图表,它的特色是为每个数据点赋予丰富的细节,在此基础上讲述故事,激发人们的好奇心。2.1854年宽街霍乱爆发事件地图可视化作者:JohnSnow了解更多信息:维基百科JohnSnow(不是《权力的游戏》里的JonSnow)霍乱地图本质上是一张早期的点图可视化。图中在城市街区内用小条形图标记出了伦敦每个家庭中死于霍乱的人数。这些条形图的集中程度和长度反映出城市街区的特定集合,旨在试图查明这些地区的死亡率高于其他地区的原因。调查结果显示:霍乱感染者人数最多的家庭所使用的饮用水均来自同一口水井。这在当时是一则发人深省的启示。这口水井已经被污水所污染,但霍乱疫情集中爆发的区域都在使用这口问题水井。在研究伦敦霍乱爆发事件更为广泛的趋势时,这一发现帮助人们认识到,霍乱疾病与受污染的水井之间存在相关性。那么,预防霍乱的办法就是建立排污系统并保护水井不受污染。这张图揭示了问题的根本原因并启发人们找到了解决方案,正因如此,它成为了一个非常成功的可视化。另外,在那个点图和热图还没有完全开创的年代,这种早期的尝试可谓极具创新。正因为分析师扩宽了可视化技术的边界,从而创造出有用的新形式,才得以发现这一解决方案。3.克里米亚战争中的死亡原因可视化作者:FlorenceNightingale了解更多信息:维基百科在19世纪50年代的克里米亚战争期间,士兵的死亡率很高并且在不断上升。但造成死亡的原因并不仅仅是战斗。护士、分析师兼数据专家FlorenceNightingale利用这个精美的数据可视化,揭示出大多数死亡实际上是由槽糕的医疗措施造成的。螺旋图表中的阴影部分表示死亡总数,其中深色部分表示因战斗造成的死亡人数。人们能够一目了然地看出问题的背后另有原因,而且影响非常严重。Nightingale的医疗专业知识和医护实践经验让她发现,士兵死亡大部分源于恶劣的医疗条件。这一原因令人惊讶,但可加以预防措施。这项研究是英国皇家专门调查委员会对克里米亚战争中士兵死亡原因调查的一部分。Nightingale与维多利亚时代的统计学先驱WilliamFarr一起工作,后者并不支持采用可视化的想法,但Nightingale坚持自己的意见并积极推广这一现在已经非常著名的可视化。4.新图说历史可视化作者:JosephPriestley了解更多信息:维基百科用富于创造力的可视化方式,纵览人类文明已知历史中庞大而复杂的信息。JosephPriestly凭借两张年代图表闻名于世。其一是“传记图”,图中描绘了700年历史中出现的著名男性人物、领袖和哲学家,让人一眼就能看到这段历史中活跃的男性名人尽管“传记图”内容简单,但仍是历史上最重要的可视化之一。Priestly在第二张年代图表中运用并发展了“传记图”中的技术,创作出了这幅“新图说历史”。这张年代图表与第一张图表类似,重点描绘了历史中同时存在的主要帝国和文明及其与影响。Priestly对其技术进行了创新,不仅引入了颜色和大小,还创造性地使用了Y轴。最终造就了一副引人入胜的历史可视化故事,其中蕴含了丰富的信息。虽然这张图表看上去让人眼花缭乱,但它具有无穷的创造力,并且是当时年代下极具创新意义的原创作品。5.交互式政府预算可视化作者:美国行政管理和预算局(2016年)了解更多信息:奥巴马白宫档案众所周知,各国政府都会对政府预算进行模糊晦涩处理,使其难以理解,其中尤以美国政府为甚。白宫在巴拉克·奥巴马担任总统期间创建的这张树状图,利用可视化方式对美国2016年财政预算进行了细分,将政府计划公之于众。目前尚不清楚这是否是美国政府首次公开发布的交互式预算,但它至今仍可查阅并且具有启发性-尽管这只是一张非常普通的树状图。让这一特殊可视化如此重要的原因是它的交付方式。这并非是最具创新性的树状图或者交互式可视化,也不是首个广为人知的政府预算可视化(《纽约时报》发表过令人惊艳的2013年财政预算可视化,另外总统候选人RossPerot因其善用图表而著名)。关键之处在于,一个世界主要大国采用交互式数据可视化的方式来与它的纳税人进行沟通,向其告知他们缴纳的税款何去何从。通过简单明了的可视化,让这一复杂而晦涩的主题变得浅显易懂。6.巴比伦后记可视化作者:DensityDesignLab了解更多信息:巴比伦后记了解语言扩散的广度是无比艰难的-尤其在您不经常旅行或接触其他语言的情况下。我们知道世界上有很多种语言,但很难去消化理解这些语言的实际存在数量、使用区域、在全球的通行程度以及相互影响。DensityDesign的“巴比伦后记”项目使用“WorldAtlasofLanguageStructures”(世界语言结构地图集),将全世界的各种语言呈现在一系列交互式地图和图表中。其中囊括了所有2678种语言,并展示了它们的发源地、使用区域和使用者数量。甚至还解释了各种语言之间的关系,例如语系、外来词,以及不同语言之间的词语交换。7.未来美国可视化作者:PewResearchCenter(皮尤研究中心)了解更多信息:未来美国Pew的“未来美国”项目对美国的人口统计数据进行了全面的审视,并将其编制成一个庞大而美观的交互性数据可视化项目,由一些采用了直截了当的可视化的“章节”组成(上图展示了其中之一)。该项目展示了不断增长的种族多样化和跨种族婚姻趋势,为趋势线提供了历史背景,并对美国未来几十年可能发生的人口结构转变和变化情况进行了预测。其中的亮点之一是用动画方式展示了年龄和性别人口细分金字塔。在几秒钟内,我们可以看到自20世纪50年代以来的人口结构转变情况。自那时以来,医疗干预和医疗保健让人们更加长寿,同时人口出生率自二战后的婴儿潮之后逐渐降低。随着时间的推移,年龄金字塔会变得逐渐接近一个矩形。8.电影对白(按性别划分)nahAnderson、MattDaniels了解更多信息:ThePuddingPolygraph(又名ThePudding)曾经因一项说唱歌词分类可视化而闻名,现在HanahAnderson和MattDaniels又通过可视化对电影史上2000部最热门电影的剧本进行分类,以此研究流行文化中的性别差异。他们计算每部电影中男性和女性角色的对白台词数量,结果不容乐观。显然,几乎没有以女性为主导的动作片,但是如果审视所有电影种类的话,就会发现另一个事实:不同性别角色的台词数量严重失衡。该项目包含四个主要的可视化:一个专门展示迪斯尼电影的细分;一个对2000部电影剧本进行概述;一个提供简单的渐变控制条,允许用户搜索电影名称并使用几个主要筛选器;还有一个简要解读了电影台词中男女角色存在的年龄偏差。除了对2000部电影剧本进行了令人敬佩的分析工作并展示出惊人的结果之外,该项目还因其毫无保留的透明度而著称:所用数据和研究方法都详细公开,并在项目本身中予以呈现。这种透明的做法受到了强烈的欢迎,但其增长趋势缓慢。9.自拍之城可视化作者:OFFC了解更多信息:自拍之城不要仅仅因为该项目是在分析自拍而不是研究如何预防霍乱就将其忽视。“自拍之城”站在广阔视角,以这一全球现象为背景对自拍数据进行了解读。通过分析来自世界各地的12万张自拍,研究人们进行自拍的方式。令人难以置信的是,这项研究的内容包罗万象,并且对自拍的方方面面进行了严谨的细分。我们能够从任何细节中发现趋势,可以按城市研究自拍者的头部倾斜状态或拍照姿势的趋势,或者按年龄和性别查看照片中出现微笑的频率。自拍者往往都比较年轻,这一点可能并不会让您感到惊讶。但是,您可能会惊讶地发现,自拍并不像人们通常假设的那样千篇一律:与世界其他地方相比,圣保罗的女性在自拍时喜欢尽力去倾斜头部,而曼谷的女性则是喜欢微笑。随着社交媒体的影响在我们的生活中变得愈发根深蒂固,这一研究向我们展示了这种多样化全球现象的迷人之处。该网站还设置了一个交互式元素作为彩蛋,允许用户用独特的方式应用筛选器,来进一步探索自拍的世界。10.每一次即将发生的日食(截至2080年)可视化作者:DeniseLu了解更多信息:《华盛顿邮报》2017年8月的日食是将近一个世纪以来发生的首次横跨美国东西两岸的日食。在这次日食之后,《华盛顿邮报》创建了一个交互式的地球可视化,用来显示此次日食的路径和2080年之前所有未来日食的路径。旋转的地球上显示了日全食的路径(太阳完全被月亮遮挡的日食路径)、发生地点和发生时间(时间用深浅不一的阴影表示,并配以悬停文本工具提示)。如果您在网页中输入自己的出生年份,您将会了解到您的一生中还能看到多少次日食。

作者:CDA管理员

一.冒泡排序(BubbleSort)基本思想:两两比较相邻记录的关键字,如果反序则交换,直到没有反序的记录为止。//冒泡排序voidBubbleSort(int*p,intlength){for(inti=0;i<length-1;i++){for(intj=length-1;j>=i;j--){if(p[j-1]>p[j]){swap(p[j-1],p[j]);}}}}排序前的顺序为:915837462当i=1时,交换的情况如下:二.简单选择排序(SimpleSelectionSort)通过n-1次关键字间的比较,从n-i+1个记录中选择最小的记录,并和第i次(1≤i≤n)记录交换//简单选择排序voidSimSelSort(int*p,intlength){inti,j,min;for(i=0;i<length-1;i++){min=i;//记录最小值的下标,初始化为ifor(j=i+1;j<=length-1;j++){if(p[j]<p[min])min=j;//通过不断地比较,得到最小值的下标}swap(p[i],p[min]);}}三.直接插入排序把一个记录直接插入到已经排好序的有序表中,从而得到一个新的,记录数增1的有序表。//直接插入排序voidStrInserSort(int*p,intlength){inti,j;for(i=1;i<length;i++){if(p[i]<p[i-1]){inttmp;tmp=p[i];for(j=i-1;p[j]>tmp;j--)p[j+1]=p[j];p[j+1]=tmp;}}}四.希尔排序(ShellSort)希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。voidShellSort(int*p,intlength){inti,j;intincrement=length;do{increment=increment/3+1;for(i=increment;i<=length-1;i++){if(p[i]<p[i-increment]){inttmp;tmp=p[i];for(j=i-increment;j>=0&&tmp<p[j];j-=increment)p[j+increment]=p[j];p[j+increment]=tmp;}}}while(increment>1);}五.堆排序(HeapSort)1.堆的定义堆是具有下列性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。2.堆排序堆排序的基本思想(利用堆,如大顶堆进行排序):将待排序的序列构造成一个大顶堆。此时,整个序列的最大值就是堆顶的根结点。将它移走(其实就是将它与堆数组的末尾元素交换,此时末尾元素就是最大值),然后将剩余n-1个序列重新构造成一个堆,这样就会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列。主要问题:1.如何由一个无序序列构建成一个堆?2.如何在输出堆顶元素后,调整剩余元素成为一个新的堆?//构造最大堆voidMaxHeapFixDown(int*p,inti,intlength){intj=2*i+1;inttemp=p[i];while(j<length){if(j+1<length&&p[j]<p[j+1])++j;if(temp>p[j])break;else{p[i]=p[j];i=j;j=2*i+1;}}p[i]=temp;}//堆排序voidHeapSort(int*p,intlength){for(inti=length/2-1;i>=0;i--){MaxHeapFixDown(p,i,length);}for(inti=length-1;i>=1;i--){swap(p[i],p[0]);MaxHeapFixDown(p,0,i);cout<<"i的值:"<<i<<"排序:";ergodic(p,9);}}六.归并排序(MergingSort)归并排序就是利用归并思想实现的排序方法。原理:假设初始序列含有n个记录,则可以看成是n个有序的子序列,每个子序列长度为1,然后再两两归并,得到[n/2]个长度为2或1的有序子序列;再两两归并….,如此重复,直到的一个长度为n的有序序列为止,称为2路归并排序。七.快速排序(QuickSort)快速排序的基本思想是:通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另外一部分记录的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序的目的。//快速排序voidQuickSort(int*p,intl,intr){if(l<r){inti=l,j=r,x=p[l];while(i<j){while(i<j&&p[j]>=x)//从右向左找第一个小于x的数j--;if(i<j)p[i++]=p[j];while(i<j&&p[i]<x)//从左向右找第一个大于等于x的数i++;if(i<j)p[j--]=p[i];}p[i]=x;QuickSort(p,l,i-1);//递归调用QuickSort(p,i+1,r);}}总结参考:《大话数据结构》

作者:CDA管理员

伯恩哈德·黎曼(BernhardRiemann,1826-1866)近日,菲尔兹奖和阿贝尔奖双料得主、英国皇家学会前主席迈克尔·阿蒂亚爵士宣称自己证明了黎曼猜想,他将在9月24日的海德堡获奖者论坛上进行宣讲,届时或将给出黎曼猜想的全部证明过程。[1]海德堡获奖者论坛是由KlausTschira基金会,海德堡理论研究所,ACM(国际计算机学会),国际数学联合会,以及挪威科学与文学院共同举办,旨在为青年一代学者提供与图灵奖得主,阿贝尔奖得主,奈望林纳奖得主,菲尔兹奖得主等国际顶级奖项获奖人为期一周的共同研究探讨的机会。(海德堡获奖者论坛网址:www.heidelberg-laureate-forum.org/event_2018/)MichaelAtiyah(1924-)迈克尔·阿蒂亚爵士:1929年4月22日生,英国数学家,主要研究领域为几何。1960年代他与伊萨多·辛格合作,证明了阿蒂亚-辛格指标定理。此定理在数学的一些领域均有重要作用。他于1966年荣获菲尔兹奖,与辛格在2004年共同获得阿贝尔奖。黎曼猜想是关于黎曼ζ函数ζ(s)的零点分布的猜想,由数学家黎曼于1859年提出。希尔伯特在第二届国际数学家大会上提出了20世纪数学家应当努力解决的23个数学问题,被认为是20世纪数学的制高点,其中便包括黎曼假设。现今克雷数学研究所悬赏的世界七大数学难题中,黎曼猜想也是其中之一。黎曼认为所有的自然数中素数的频率与一个复杂的函数密切相关,即:被称为黎曼Zeta函数。黎曼猜想认为所有素数都可以表示为一个函数。ζ(s)=0位于一条垂直直线上这就是所谓的黎曼猜想。听到消息后,大小伙伴们都惊呼:2018年数学界是要逆天吗?前有数学家大帅哥PeterScholze获得2018年菲尔兹奖,后有杰克·马举办阿里巴巴数学竞赛,现在再来个黎曼猜想的证明。在感叹之际,也有小伙伴提出质疑消息的真假。而消息来自果壳网编辑Ent_evo的微博,似乎给消息的真实性提供了佐证。此刻,数学圈子、科学圈子已经热炸了。小编默默地数着日历,等待9月24日的到来,这应该就是黎曼猜想的魅力。就连希尔伯特都对黎曼猜想垂涎欲滴:“如果我沉睡一千年然后醒过来,第一个问题就是黎曼猜想是证明还是证伪了”。黎曼估计也想不到,他所提出的这个猜想,足足折腾了数学家们100多年。如果这一猜想被解决的话,那这将会震动整个数学界的重大突破,但黎曼猜想直到今天仍然悬而未决(即既没有被证明,也没有被推翻)。不过,数学家们已经从分析和数值计算这两个不同方面入手,对它进行了深入研究。在分析方面所取得的最强结果是证明了至少有40%的非平凡零点位于临界线上;而数值计算方面所取得的最强结果则是验证了前十万亿个非平凡零点全都位于临界上。有人统计过,在当今数学文献中已有超过一千条数学命题以黎曼猜想(或其推广形式)的成立为前提。如果黎曼猜想被证明,所有那些数学命题就全都可以荣升为定理;反之,如果黎曼猜想被否证,则那些数学命题中起码有一部分将成为陪葬。一个数学猜想与为数如此众多的数学命题有着密切关联,这是极为罕有的。所以,我们说,黎曼猜想是世界上最伟大的难题之一。为什么黎曼猜想如此重要国内知名科普作家卢昌海对于黎曼猜想做过这么一句评价:与费马猜想时隔三个半世纪以上才被解决,哥德巴赫猜想历经两个半世纪以上屹立不倒相比,黎曼猜想只有一个半世纪的纪录还差得很远,但它在数学上的重要性要远远超过这两个大众知名度更高的猜想。黎曼猜想是当今数学界最重要、最期待解决的数学难题。确实如此,通过对目前数学论文中的研究,现有很多数学命题都是以黎曼猜想及推广形式的成立作为前提。而这也就意味着,如果黎曼猜想及其推广形式被证实,那这些数学命题都将荣升为数学定理,一荣俱荣;与之相反的则是,一旦黎曼猜想被证伪,那将会有1000多个数学命题不可避免成为黎曼猜想的“陪葬品”。可以说是牵一发而动全身,黎曼猜想的对否,直接影响了整个以黎曼猜想作为前提的数学体系。再者,黎曼猜想与数论中的素数分布问题存在极为紧密的关系。数论作为传统数学一个极为重要的分支,高斯更是评价“如果说数学是科学的女皇,那么数论就是数学中的女皇”。在数论中,素数分布问题又是重点研究的课题。换句话说,黎曼猜想的证实也将直接影响数论,这就使得黎曼猜想在数学家们心目中的地位和重要性大大提升。还有,黎曼猜想从提出到现在已有100多年,黎曼猜想的藤蔓早已从数学界跨越到物理学界。早在20世纪70年代,就有科学家发现黎曼猜想与某些物理现象存在显著的关联。虽说这出乎意料的发现并没有被最终证实,但也默默地在建立数学与物理世界之间的联系,而这也增加了黎曼猜想的重要性。24日见分晓所以此刻也就能明白,为什么消息一出来,海德堡获奖者论坛瞬间崩溃。因为所有人都想见证这历史性的一刻。而黎曼猜想如论是被证明还是被证伪,也都将会是数学史上一次伟大而又不可磨灭的大事件。最后借用美国数学家蒙哥马利的一句话:如果有魔鬼答应让数学家们用自己的灵魂来换取一个数学命题的证明,多数数学家想要换取的将会是黎曼猜想的证明。黎曼猜想,24日见!

作者:CDA管理员

今日,阿里巴巴宣布,从现在起的48个小时内,将在全球发起一场数学竞赛,每个人都可以参赛。官方表示,这次比赛邀请了全世界的数学大师,而阿里自主研发的AI将为初赛试题辅助阅卷。让全社会看到基础科学尤其是数学的价值,理解数学之美。从赛程安排来看,报名时间截至9月20日9点,预选赛从9月18日9点-9月20日9点,10月中旬公布结果,11月中旬决赛开启。据悉,预选赛题目主要涉及贴近实际生活的题目。应用题、建模题、数学基础题,共三题,每题三问,需要提供解题步骤。第一题30分,第二题40分,第三题30分,全部正确解决问题得满分。根据成绩,选择前300名参赛者进入决赛。决赛题目主要为数学基础知识,论证题,需提供证明步骤,题目包括以下四个方向:几何与拓扑(四道题)、数论与代数(四道题)、方程式(四道题)、应用数学与计算数学(四道题)。参赛学生可任选其中一个方向完成四道赛题,每题25分,全部正确解决问题的得满分。解题中有一定想法和进展的可得部分分数。决赛将选出最佳思路的40位同学。前20位同学推荐评选金、银、铜奖。后20位同学获得优秀奖。指导委员会集体决议最终的金(4人)、银(6人)、铜(10人)奖得主,并为愿意继续深造的获奖者提供推荐信。同时这20位同学进入冬季大师班,跟随大师学习两个星期。ps:关于赛题下载及交流请加群:874447702决赛奖励如下:金奖(4人)每人2万美金奖学金,获得进入冬季大师班的门票;银奖(6人)每人1万美金奖学金,获得进入冬季大师班的门票;铜奖(10人)每人5000美金奖学金,获得进入冬季大师班的门票;优秀奖(20人)获得进入冬季大师班的门票。

作者:CDA管理员

你是否会使用Siri或Alexa等个人助理系统?你是否用垃圾邮件过滤器来处理垃圾邮件?你是否订阅Netflix,并通过其精确的推荐系统来发现新电影呢?如果你符合以上任何一条,那么恭喜你,你已经很好地用到了机器学习!虽然机器学习听起来很复杂,但实际上是相当简单的概念。为了更好地理解它,让我们在文本中解读这几个概念:机器学习是什么、发展历程、内部原理和重要性。01​机器学习是什么人工智能之父,艾伦·图灵很早就曾预测“有一天,人们会带着电脑在公园散步,并告诉对方,今天早上我的计算机讲了个很有趣的事”。机器学习的核心是,“用算法解析数据,从中学习,然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着,你无需明确地编程计算机来执行任务,而是教计算机如何开发算法来完成任务。机器学习主要有三种类型,它们各有优缺点,分别是:监督学习,无监督学习和强化学习。监督学习监督学习涉及到标注数据,计算机可以使用所提供的数据来识别新的样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类中,训练的机器将把一组数据分成特定的类。比如邮箱的垃圾邮件过滤器,过滤器分析之前标记为垃圾邮件的邮件,并将其与新邮件进行比较。如果达到某个百分比,则这些新邮件会被标记为垃圾邮件,并发送到相应的文件夹;不像垃圾邮件的将被归类为正常并发送到收件箱。第二种是回归。在回归中,机器使用先前标注的数据来预测未来。比如天气应用。利用天气的相关历史数据(即平均温度,湿度和降水量),手机的天气应用可以查看当前天气,并对一定时间范围内的天气进行预测。无监督学习在无监督学习中,数据是未标注的。由于现实中,大多数的数据都是未标注的,因此这些算法特别有用。无监督学习分为聚类和降维。聚类用于根据属性和行为对象进行分组。这与分类不同,因为这些组不会提供给你。聚类将一个组划分为不同的子组(例如,根据年龄和婚姻状况),然后进行有针对性的营销。另一方面,降维涉及通过查找共性来减少数据集的变量。大多数数据可视化使用降维来识别趋势和规则。强化学习强化学习使用机器的历史和经验来做出决策。强化学习的经典应用是游戏。与监督和无监督学习相反,强化学习不注重提供“正确”的答案或输出。相反,它专注于性能,这类似人类根据积极和消极后果进行学习。如果孩子碰到了热炉,他很快就会学会不再重复这个动作。同样在国际象棋中,计算机可以学习不将王移动到对手的棋子可以到达的地方。根据这个原理,在游戏中机器能够最终击败顶级的人类玩家。来源:Nvidia你可能会问,我们说的是人工智能吗?有点,毕竟机器学习是人工智能的一个分支。人工智能注重开发能像人类一样完成复杂任务的机器,甚至完成得比人类更好。这些任务通常涉及判断、策略和认知推理,这些技能最初被认为是机器的“禁区”。虽然听起来很简单,但这些技能的范围非常广泛,涉及到语言处理、图像识别和规划等等。机器学习使用特定的算法和编程方法来实现人工智能。如果没有机器学习,之前提到的国际象棋程序将需要数百万行代码,以及对手所有的落子可能性。通过机器学习,则只需要少量代码。还有深度学习和神经网络,稍后我们将更详细地介绍它们。但是现在请注意,深度学习是机器学习的一个子集,专注于模仿人类大脑的生物学和运行过程。02​机器学习的发展历程机器学习的最早由贝叶斯在1783年发表的同名定理中提出。贝叶斯定理根据类似事件的历史数据得出事件的可能性。换句话说,贝叶斯定理是一种从经验中学习的数学方法,这也是机器学习的基本思想。来源:XKCD几个世纪后的1950年,计算机科学家艾伦·图灵发明了图灵测试,计算机通过文本对话,从而让人类认为与其交谈的是人而不是计算机。图灵认为,只有当机器通过这项测试才能被认为是“智能的”。在此之后不久,1952年,亚瑟·塞缪尔开发了第一个真正的机器学习程序,在简单的跳棋游戏中,计算机能够根据之前的游戏学习策略,并提高之后的表现。接下来是1963年,唐纳德·米基开发了基于强化学习的tic-tac-toe项目。在接下来的几十年中,机器学习按照相同模式发展着,即技术突破带来更新、更复杂的计算机,通常通过与专业人类玩家进行战略游戏来测试。在1997年,IBM的国际象棋电脑DeepBlue在国际象棋比赛中击败世界冠军GarryKasparov。最近,谷歌开发的AlphaGo专注于被认为是世界上最难的游戏——围棋。尽管围棋被认为过于复杂,难以被计算机攻克,但AlphaGo最终在2016年击败了李世石。机器学习的最大突破是2006年深度学习的发展。深度学习是机器学习的一个类别,旨在模仿人类大脑的思维过程,通常用于图像和语音识别。如今我们使用的许多技术都不离开深度学习。你是否曾将照片上传到Facebook帐户,并标记图中的人物?Facebook正在使用神经网络识别照片中的人脸。还有Siri,当你向iPhone询问今天棒球比赛的比分时,你的语音将通过复杂的语音解析算法进行分析。没有深度学习,这一切都将难以实现。03​机器学习的原理初学者们要注意了,如果想完全理解大多数机器学习算法,那么必须对一些关键数学概念有基本了解。但不要害怕,这些概念很简单,有些可能你已经掌握了。机器学习涉及到线性代数、微积分、概率和统计。来源:TowardsDataScience线性代数概念Top3:1.矩阵运算2.特征值/特征向量3.向量空间和范数微积分概念Top3:1.偏导数2.向量值函数3.方向梯度统计概念Top3:1.贝叶斯定理2.组合学3.抽样方法一旦掌握了基本的数学概念,就可以入门机器学习了,有5个主要步骤。来源:PythonTips让我们看到一些常见的算法:回归算法这可能是最流行的机器学习算法,线性回归算法是基于连续变量预测特定结果的监督学习算法。另一方面,逻辑回归专门用于预测离散值。这些算法都以其速度而闻名,它们被认为是最快的机器学习算法之一。来源:TowardsDataScience基于实例的算法基于实例的分析根据提供数据的特定实例来预测结果。最著名的基于实例算法是k-NearestNeighbor,也称为kNN。用于分类中,kNN比较数据点的距离并将每个点分配给它最接近的组。来源:KDnuggets决策树算法决策树算法聚集“弱”学习元素,让它们一起形成强大的算法,这些元素以树状结构组成。其中比较流行的决策树算法是随机森林算法。在该算法中,弱学习元素是随机选择的。在下面的例子中,我们可以发现许多共同的特征(比如眼睛为蓝色或非蓝色),这都无法对动物种类进行辨别。然而,当我们将所有这些观察结果结合在一起时,我们能够形成更完整的理解并进行更准确的预测。来源:PyBloggers贝叶斯算法这些算法基于贝叶斯定理的,最受欢迎的是朴素贝叶斯算法,它经常用于文本分析。例如,大多数垃圾邮件过滤器都使用贝叶斯算法。它们使用按类别标记的用户输入数据来比较新数据,并对其进行适当分类。来源:Simafore聚类算法聚类算法专注找到元素间的共性,并相应地对它们进行分组。常见的聚类算法是K-Means聚类。根据K-Means,分析人员选择聚类的数量(由变量K表示),算法将元素按物理距离分组到适当的聚类中。来源:Brilliant深度学习和神经网络算法人工神经网络算法基于生物神经网络的结构。深度学习采用神经网络模型并对其进行更新。它们是大型且极其复杂的神经网络,使用少量标注数据和大量未标注数据。神经网络和深度学习具有许多输入,这些输入在产生一个或多个输出之前要通过若干隐藏层。这些连接形成一个特定的循环,模仿人脑处理信息和建立逻辑联系的方式。此外,随着算法的运行,隐藏层通常会变得更小、更细微。来源:Synopsys其他算法下面的图表注明了主要的机器学习算法,它们的类别以及之间的关系。来源:scikit一旦选择并运行算法,你还需要一个非常重要的步骤:对结果进行可视化。虽然与算法编程相比,这看似很简单而没有技术含量。但出色的可视化能力对于数据科学家来说是至关重要的。即使你得出的分析见解再好,一旦没有人能理解也是毫无价值的。04机器学习的重要性我们需要明确的是,机器学习有潜力能够改变世界。通过GoogleBrain和斯坦福机器等研究团队的努力,我们正朝着真正的人工智能迈进。但是,机器学习即将影响的领域有哪些呢?物联网物联网或IOT,指家庭和办公室中与网络连接的物理设备。其中一个流行的物联网设备是智能灯泡,其销售额在过去几年中飙升。随着机器学习的进步,物联网设备比以往更智能,更复杂。物联网相关的机器学习应用主要有两方面,提高设备性能和收集数据。提高设备性能非常简单,我们可以使用机器学习来定制环境,比如用面部识别软件识别谁是房间里,并相应地调整温度和空调。收集数据更加简单,通过连接网络的设备(如Amazonecho),亚马逊等公司将收集的用户数据提供给广告商,这些数据包括你会看哪些节目,起床和睡觉的时间,你家里有几口人等等。来源:i-Scoop聊天机器人在过去几年,聊天机器人的数量激增,复杂的语言处理算法在不断改进。公司在自己的移动应用和第三方应用上使用聊天机器人,从而提供比更快、更高效的客户服务。例如,如果要从H&M订购衬衫,你可以告诉他们的聊天机器人你想要的款式和尺寸,轻松订购产品。来源:zipfworks自动驾驶汽车如今,雪佛兰、优步和特斯拉等几家大公司正在开发自动驾驶汽车。这些汽车使用通过机器学习进行导航、维护和安全程序。比如交通标志传感器,它使用监督学习算法来识别交通标志,并与标注数据集进行比较。因此,汽车看到停车标志时,系统将进行确认并停车。以上就是机器学习相关的一些基础概念,希望能够对你的机器学习之旅有所帮助。

作者:CDA管理员

近年来,Julia语言已然成为编程界的新宠。这门由MITCSAIL实验室开发的编程语言结合了C语言的速度、Ruby的灵活、Python的通用性,以及其他各种语言的优势于一身,并且具有开源、简单易掌握的特点,大有潜力成为取代Python的下一个语言。8日,Julia正式发布1.0版本。Julia团队表示:“Julia1.0版本是我们为如饥似渴的程序员构建一种全新语言数十年来工作成果的巅峰。”那么问题来了,Julia真有这么神?你做好学习一门新编程语言的准备了吗?为什么你应该学习Julia?从2012年到现在,Julia1.0在编程界已经打出了自己的一片“小天地”。截至发稿前,Julia在Github上已经获得了12293颗星星,TOIBE8月份编程语言排行榜上已迅速攀升至第50名。Julia之所以这么受欢迎,这与它解决了工程师们一个“坑爹”问题有关:工程师们为了在数据分析中获得速度和易用性,不得不首先用一种语言编码,然后用另一种语言重写,即很多人口中的“双语言问题”。与其他语言相比,Julia易于使用,大幅减少了需要写的代码行数;并且能够很容易地部署于云容器,有更多的工具包和库,并且结合了多种语言的优势。据JuliaComputing的宣传,在七项基础算法的测试中,Julia比Python快20倍,比R快100倍,比Matlab快93倍。目前Julia的应用范围已经非常广泛了,可以用于天文图像分析、自动驾驶汽车、机器人和3D打印机、精准医疗、增强现实、基因组学和风险管理等领域。两年前,诺贝尔经济学奖得主ThomasSargent和澳大利亚国立大学的经济学教授JohnStachurski,共同建议纽约联邦储备银行把其用于市场走势预测和政策分析的“动态随机一般均衡模型(DSGE)”转到Julia语言平台。在项目第一阶段后,他们发现,Julia把模型运行时间缩短至原先Matlab代码的十分之一到四分之三。除了语言本身的优点,Julia还拥有非常强大的生态系统,主要应用于数据可视化、通用计算、数据科学、机器学习、科学领域、并行计算六大领域。Julia在规模化机器学习领域为深度学习、机器学习和AI提供了强大的工具(Flux和Knet)。Julia的数学语法使其成为表达算法的理想方式,支持构建具有自动差异的可训练模型,支持GPU加速和处理数TB的数据。Julia丰富的机器学习生态系统还提供监督学习算法(如回归、决策树)、无监督学习算法(如聚类)、贝叶斯网络和马尔可夫链蒙特卡罗包等。Julia目前下载量已经达到了200万次,Julia社区开发了超过1900多个扩展包。这些扩展包包含各种各样的数学库、数学运算工具和用于通用计算的库。除此之外,Julia语言还可以轻松使用Python、R、C/C++和Java中的库,这极大地扩展了Julia语言的使用范围。所以说,Julia火起来不是没有原因的,而最新发布的1.0版本又添加了很多新功能。按例,先贴上新版本相关链接:Julia1.0试用版链接:https://julialang.org/downloads/GitHub地址:https://github.com/JuliaLang/julia目前支持Julia的平台:Julia到底是怎样一门语言?Julia首次公开面世时便体现出该社区对语言的一些强烈要求:我们想要一种拥有自由许可的开源语言。我们想要它拥有C的速度与Ruby的灵活。它要容易理解,像Lisp一样真正地支持宏,但也要有像Matlab一样的明显、熟悉的数学符号。它还要像Python一样可用于通用编程,像R一样易于统计,像Perl一样可自然地用于字符串处理,像Matlab一样擅长线性代数,像shell一样擅长将程序粘合在一起。总之,它既要简单易学,但也要让最严肃的黑客开心。我们既希望它是交互式,也希望它是可编译的。现在,一个充满活力和蓬勃发展的社区围绕着这种语言成长起来,来自世界各地的人们在追求这一目标的过程中不断地精炼并重塑着Julia。超过700人为Julia做出了贡献,还有很多人制作了数以千计的令人惊叹的开源Julia软件包。总而言之,我们建立的语言:快速:Julia就是为高性能而设计的。Julia程序通过LLVM编译为多个平台的高效本机代码。通用:它使用多个调度作为范例,使得它很容易表达众多面向对象和函数编程的模式。它的标准库提供异步I/O、进程控制、日志记录、概要分析、软件包管理器等。动态:Julia是动态类型的,就像一种脚本语言,并且很好地支持交互式使用。技术:它擅长于数值计算,其语法非常适合数学,支持的数字数据类型众多,并具有开箱即用并行性。Julia的多次调度非常适合定义数字和数组类型的数据类型。(可选)键入:Julia具有丰富的描述性数据类型语言,类型声明可用于阐明和巩固程序。可组合:Julia的软件包可以很好地协同工作。单位数量矩阵,货币和颜色数据表都可以进行,并且性能良好。如果你要从Julia0.6或更早版本升级代码,我们建议首先使用过渡版0.7,其中包括弃用警告帮助指导完成升级。如果你的代码没有警告,则可以更改为1.0而无需任何功能更改。已注册的软件包正在使用该过渡版本发布1.0兼容的更新。1.0更新了哪些功能?当然,Julia1.0中最重要的一个新功能是对语言API稳定性的承诺:你为Julia1.0编写的代码可以继续在Julia1.1、1.2等版本中运行。该语言是“已完善”的,核心语言开发人员和社区都可以放心使用基于此版本的软件包、工具和新功能。但Julia1.0更新的不仅是稳定性,它还引入了一些强大、创新的语言功能。自0.6版以来,新发布的一些功能包括:全新的内置软件包管理器性能得以大幅改进,使安装包及其dependencies项变得前所未有的简单。它还支持每个项目的包环境,并记录工作应用程序的确切状态,以便与他人和你自己进行共享。最后,新的设计还引入了对私有包和包存储库的无缝支持。你可以使用与开源软件包生态系统相同的工具来安装和管理私有软件包。JuliaCon上展示了新功能设计的详细情况:https://www.youtube.com/watch?v=GBi__3nF-rMJulia有了一个新的规范表示缺失值(https://julialang.org/blog/2018/06/missing)。能够表示和处理缺失的数据是统计和数据科学的基础。与Julian的一贯风格相符,这个新的解决方案具有通用性、可组合性和高性能。任何泛型集合类型都可以通过让元素包含missing的预定义值来有效地支持缺失值。在以前的Julia版本中,这种“联合类型”集合的性能会太慢,但编译器的改进现在使得Julia可以跟上其他系统中自定义C或C++缺失数据表示的速度,同时也更加通用和灵活。内置的String类型现在可以安全地保存任意数据。你的程序数小时甚至数天的工作不再会因为一些无效Unicode杂乱字节而失败。保留所有字符串数据,同时标记哪些字符有效或无效,可以使你的应用程序安全方便地处理不可避免具有缺陷的真实数据。语法简单的广播(Broadcasting)已经成为核心语言功能,现在它比以往任何时候功能都更强大。在Julia1.0中,将广播扩展到自定义类型并在GPU和其他矢量化硬件上实现高效优化计算变得更简单,为将来提高性能提升铺平了道路。命名元组是一种新的语言特性,它使得通过名称表示和访问数据变得高效快捷。例如,你可以将一行数据表示为row=(name=“Julia”,version=v“1.0.0”,releases=8),并将版本列作为row.version访问,其性能与不甚快捷的row[2]相同。点运算符现在可以重载,让类型使用obj.property语法来获取和设置结构字段之外的含义。这对于使用Python和Java等基于类的语言更顺畅地进行互操作是个福音。属性访问器重载还允许获取一列数据以匹配命名元组语法的语法:你可以编写table.version来访问表的version列,就像row.version访问单行的version字段一样。Julia的优化器在很多方面变得比我们在这里提到的更聪明,但有一些亮点值得一提。优化器现在可以通过函数调用传播常量,可以更好地做到死码消除和静态评估。另外,编译器在避免在长生命周期对象周围分配短期包装器方面也要好得多,这使得程序员可以使用便利的高级抽象而无需降低性能成本。现在使用声明相同的语法调用参数类型构造函数。这消除了语言语法的模糊和令人困惑的地方。迭代协议已经完全重新设计,以便更容易实现多种迭代。现在是一对一定义一个或两个参数方法,而不是定义三个不同泛型函数的方法——start,next,和done。这通常使得使用具有开始状态的默认值的单个定义可以更方便地定义迭代。更重要的是,一旦发现无法生成值就可以部署迭代器。这些迭代器在I/O、网络和生产者/消费者模式中无处不在;Julia现在可以用简单直接的方式表达这些迭代器。范围规则简化。无论名称的全局绑定是否已存在,引入本地范围的构造现在都是一致的。这消除了先前存在的“软/硬范围”区别,并且意味着现在Julia可以始终静态地确定变量是本地的还是全局的。语言本身非常精简,许多组件被拆分为“标准库”软件包,这些软件包随Julia一起提供但不属于“基础”语言。如果你需要它们,它可以给你方便(不需要安装),但不会被强加给你。在未来,这也将允许标准库独立于Julia本身进行版本控制和升级,从而允许它们以更快的速度发展和改进。我们对Julia的所有API进行了彻底的审查,以提高一致性和可用性。许多模糊的遗留名称和低效的编程模式已被重命名或重构,以更优雅地匹配Julia的功能。这促使使用集合更加一致和连贯,以确保参数排序遵循整个语言的一致标准,并在适当的时候将(现在更快)关键字参数合并到API中。围绕Julia1.0新功能的新外部包正在构建中。例如:正在改进数据处理和操纵生态系统,以利用新的缺失支持Cassette.jl(https://github.com/jrevels/Cassette.jl)提供了一种强大的机制,可以将代码转换传递注入Julia的编译器,从而实现事后分析和现有代码的扩展。除了用于分析和调试等程序员的工具之外,甚至可以实现机器学习任务的自动区分。异构体系结构支持得到了极大的改进,并且与Julia编译器的内部结构进一步分离。英特尔KNL只能用Julia工作。NvidiaGPU使用CUDANative.jl(https://github.com/JuliaGPU/CUDAnative.jl)软件包进行编程,GoogleTPU的端口正在开发中。另外,Julia1.0还有无数其他大大小小的改进。有关更改的完整列表,请参阅文件:https://docs.julialang.org/en/release-0.7/NEWS/。在2012年的文章《为什么我们创造Julia》这篇博客文章中(https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia),我们写道:它不完整,但现在是1.0发布的时候——我们创建的语言叫做Julia。现在,我们提前叩响了1.0版本发布的扳机,但它发布的时刻已然到来。真诚地为这些年来为这门现代化编程语言做出贡献的人们感到骄傲。原文链接:https://julialang.org/blog/2018/08/one-point-zero(本文经授权转载自AI前线,ID:ai-front,点击阅读原文查看原文。)

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