今天分享一份谷歌数据可视化团队形成的一套全面的数据可视化指南， 涵盖了设计原则、图表分类、图表的选用、样式设计、交互设计、仪表板设计等方面。
数据可视化就是用图形描绘信息。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
数据可视化可以表达不同类型和规模的数据，包括从几个数据点到有大量变量的数据集。
数据可视化可以以不同的形式表达。图表是表达数据的常用方式，因为它们能够展示和对比多种不同的数据。图表类型的选择主要取决于两点：要表现的数据和表现该数据的用意。该指南描[……]
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至 定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。目前，医学图像处理主要集中表现[……]
第 25 届 ACM SIGKDD 知识发现与数据挖掘大会于 2019 年 8 月 4 日- 8 日在美国阿拉斯加州安克雷奇市举行。一年一度的 KDD 大会是最重要的跨学科会议，汇聚了数据科学、数据挖掘、知识发现、大规模数据分析和大数据等领域的研究人员和实践者。
今天整理了关于数据挖掘方面的内容：从文本中构建和挖掘异构信息网络，本文提供了一个全面的综述，总结了在这个方向最近的研究和发展。
摘要：
现实世界中的数据主要以非结构化文本的形式存在。数据挖掘研究的一个重大挑战是开发有效的、可伸缩的方法，将非结构化文本转换为结构化知识。基于我们的愿景，将这些文本转换为结构化的[……]
搞深度学习的人，两大必备日常除了读论文之外就是读代码。读论文笔者在第 4 问的时候讲了阅读路线，但如何读用什么技巧读每个人都有不同的见解，这里不多说。读代码跟读论文、读书多少有相似的地方，毕竟都是读的性质。但话又说回来，读代码又跟读 paper 读书大有不同，代码是一种将论文中的模型和算法进行实现的过程，是一种需要你思维时刻在线的过程。又因为我们读的是深度学习项目代码，不是像 Linux 内核代码那样的鸿篇巨制，所以在代码性质上多少又有些不同。
笔者这里说的一份深度学习项目代码，小到几百行的测试 demo ，大到成千万行的开源项目，读起来方法肯定各有不同。如下图 Mask R-CNN 项[……]
0x00 前言
我们在《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）》中介绍了特征选择的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选的原理与实现。
0x01 特征选择实现方法三：线性模型与正则化
当所有特征在相同尺度上时，最重要的特征应该在模型中具有最高系数，而与输出变量不相关的特征应该具有接近零的系数值。即使使用简单的线性回归模型，当数据不是很嘈杂（或者有大量数据与特征数量相比）并且特征（相对）独立时，这种方法也能很好地工作。
正则化就是把额外的约束或者惩罚项加到已有模型（损失函数）上，以防止过拟合并提高泛[……]
普林斯顿大学在 19 年开设了 COS 598D《机器学习优化》课程的讲义，这个课程主要介绍机器学习中出现的优化问题，以及解决这些问题的有效算法。这份讲义内容详实循序渐进，非常适合想要入门机器学习优化的同学阅读。
官网：
https://sites.google.com/view/optimization4machinelearning/home
作者简介：
Elad Hazan ：普林斯顿大学计算机系的教授，重点研究机器学习和优化的基本问题。曾获得贝尔实验室奖、2012 年和 2008 年 IBM 哥德堡最佳论文奖、欧洲研究理事会奖、居里夫人奖和谷歌研究奖。曾[……]
来自 MIT 的 Phillip Isola 在 2019 CVPR 上分享的图像转换（Image translation）的关键知识点和算法分析，包括配对的转换（Paired translation）和非配对的转换（Unpaired translation）相关的算法，如 pix2pix，CycleGAN 等。
官网：https://phillipi.github.io/talks/im2im_tutorial_cvpr2019.pdf
作者介绍：Phillip Isola：麻省理工学院 EECS 的助理教授，研究计算机视觉、机器学习和人工智能。在 Ope[……]
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
那特征工程是什么？
特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。
特征工程又包含了Feature Selection（特征选择）、Feature Extraction（特征提取）和 Feature construction（特征构造）等子问题，本章内容主要讨论特征选择相关的方法及实现。
在实际项目中，我们可能会有大量的特征可使用，有的特征携带的信息丰富，有的[……]
项目地址：
近日，IBM 向开源社区发布了三个旨在克服治愈癌症的 AI 项目。在本月晚些时候将在瑞士举行的第 18 届欧洲计算生物学大会（ECCB）和第 27 届分子生物学智能系统大会（ISMB）上，将会深入介绍PaccMann 项目。
2018 年，癌症导致全球 960 万人死亡，此外，同年增加了 1800 多万新的癌症病例。IBM 计算系统生物学小组的研究人员[……]
现代神经网络经常被吐槽为「黑盒子」。尽管它们在各类问题上都取得了成功，但我们仍无法直观地理解它们是如何在内部做出决策的。随着人工智能系统被应用到更多重要的场景中，更好地了解其内部决策过程将有助于研究者能够及时发现其中的缺陷和错误。对此，谷歌 AI 研究院与 OpenAI 一起合作提出了能够弄清这个「黑盒子」里面到底有什么的新方法——激活图集。谷歌在博客上发布文章介绍了这一意义重大的成果 ——
神经网络已成为图像相关计算任务中的实际标准，目前已被部署在多种场景中：从自动标记图像库中的照片到自动驾驶系统，我们都能看到神经网络的身影。鉴于机器学习系统的在执行方面的准确性比不使用机器学习、直接由[……]
