SpaceX rocket launches private moon lander and NASA 'trailblazer' to hunt for lunar water (video)
SpaceX今天（2月26日）发起了双月任务，派遣了一个私人月球着陆器和一辆NASA轨道仪来寻找地球最近邻居的水迹象。
A Simple Example Using PCA for Outlier Detection
在异常值检测之前执行 PCA 转换可提高准确性、速度和内存使用率本文继续介绍使用 PCA（主成分分析）进行异常值检测的一系列应用，紧随其后的是使用 PCA 进行异常值检测。那篇文章描述了 PCA 本身，并介绍了使用 PCA 进行异常值检测的两种主要方法：评估重构误差，以及在 PCA 转换空间上运行标准异常值检测器。它还给出了第一种方法的示例，即使用重构误差，使用 PyOD 提供的 PCA 和 KPCA 检测器可以轻松完成。本文介绍了第二种方法，我们首先使用 PCA 转换数据空间，然后在此上运行标准异常值检测。正如上一篇文章所述，在某些情况下，这可能会降低可解释性，但在准确性、执行时间和内存使用
Using PCA for Outlier Detection
一种识别数值数据中异常值的令人惊讶的有效方法PCA（主成分分析）通常用于数据科学，通常用于降维（通常用于可视化），但它实际上对于异常值检测也非常有用，我将在本文中描述它。本文延续了我的异常值检测系列，其中还包括关于 FPOF、计数异常值检测器、距离度量学习、共享最近邻和兴奋剂的文章。这还包括我书《Python 中的异常值检测》的另一段摘录。PCA 背后的想法是大多数数据集在某些列中的方差比其他列大得多，并且特征之间也存在相关性。其中一个含义是：为了表示数据，通常不需要使用尽可能多的特征；我们通常可以使用更少的特征（有时要少得多）很好地近似数据。例如，对于包含 100 个特征的数值数据表，我们可
Gaussian Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
分类算法钟形假设以获得更好的预测⛳️ 更多分类算法，解释：· 虚拟分类器 · K 最近邻分类器 · 伯努利朴素贝叶斯 ▶ 高斯朴素贝叶斯 · 决策树分类器 · 逻辑回归 · 支持向量分类器 · 多层感知器（即将推出！）基于我们之前关于处理二进制数据的伯努利朴素贝叶斯的文章，我们现在探索用于连续数据的高斯朴素贝叶斯。与二元方法不同，该算法假设每个特征都服从正态（高斯）分布。在这里，我们将看到高斯朴素贝叶斯如何处理连续的钟形数据（产生准确的预测），而无需深入研究贝叶斯定理的复杂数学。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。定义与其他朴素贝叶斯
Not All HNSW Indices Are Made Equaly
并非所有 HNSW 索引都一样克服主要的 HNSW 挑战以提高 AI 生产工作负载的效率照片由 Talha Riaz 在 Pexels 上拍摄分层可导航小世界 (HNSW) 算法以其在大规模数据搜索中的效率和准确性而闻名，使其成为搜索任务和 AI/LLM 应用程序（如 RAG）的热门选择。但是，设置和维护 HNSW 索引本身也存在一系列挑战。让我们来探索这些挑战，提供一些克服它们的方法，甚至看看我们如何通过解决其中一个问题来一石二鸟。内存消耗由于其嵌入的分层结构，HNSW 的主要挑战之一是其高内存使用率。但很少有人意识到内存问题超出了存储初始索引所需的内存。这是因为，随着 HNSW 索引的修改
FNN-VAE for noisy time series forecasting
在这个关于使用假最近邻 (FNN) 损失进行预测的迷你系列的最后一部分中，我们用卷积 VAE 替换了上一篇文章中的 LSTM 自动编码器，从而实现了相同的预测性能，但训练时间明显缩短。此外，我们发现，当底层确定性过程被大量噪声所掩盖时，FNN 正则化会大有帮助。
Time series prediction with FNN-LSTM
在最近的一篇文章中，我们展示了如何使用由假最近邻 (FNN) 损失正则化的 LSTM 自动编码器来重建非线性混沌动态系统的吸引子。在这里，我们探讨了同样的技术如何帮助进行预测。与容量相当的“原始 LSTM”相比，FNN-LSTM 可以提高一组非常不同的真实世界数据集的性能，尤其是对于多步预测中的初始步骤。
