科学推理

过去十年中，利用大数据推动科学发现的理念引发了来自私营和公共部门的巨大热情和投资，并且预期仍在持续增长。使用大数据分析来识别隐藏在从未组合过的海量数据中的复杂模式可以加速科学发现的速度，并促进有益技术和产品的开发。然而，从如此庞大、复杂的数据集中产出可操作的科学知识需要能够产生可靠推论的统计模型 (NRC, 2013)。

案例推理是一段带有上下文信息的知识，表达了在达到目标过程中推理机关键作用的经验。

案例推理是一个具有上下文信息的知识段落，强调推理机在实现目标过程中的关键作用。这些经验可以帮助理解数据挖掘算法的应用场景和效果。

涵盖逻辑推理、脑筋急转弯、趣味几何、趣味数学、趣味益智、数字推理、图形视觉、图形推理、侦探推理九大类别，共计354道推理题，辅以图片，生动呈现解题思路。

这本书是数据挖掘领域的经典教材，目前还少见中文翻译版，是学习数据挖掘的必备参考资料。

数据分析领域的经典教材，涵盖统计学基础、数据挖掘、推理和预测。 包含：- 英文原版（第二版）- 中文译本（第一版）- 英文版习题答案（数学公式与语言无关）

统计学习要素：数据挖掘、推理与预测是机器学习领域中的重要资源，涵盖了广泛的相关内容。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Python、Scala、Java 等多种语言 API，降低学习门槛。 通用性强： 支持批处理、流处理、交互式查询等多种计算模式。 如果您想在数据科学领域有所建树，学习 Spark 将会是一个明智的选择。

空间依赖性是空间回归分析中空间效应的一种类型，它表明观测值与它们的位置之间存在一致性。如果不考虑空间依赖性，可能会导致模型参数的可识别性问题。

简要介绍了Matlab环境下的人头检测代码，采用YoloV5-onnx模型进行推理。支持YoloV5s.onnx、YoloV5m.onnx、YoloV5l.onnx和YoloV5x.onnx模型，输出尺寸为1×255×H×W（可根据需要调整）。使用Matlab R2021a或更新版本，无其他依赖，只需运行demo.mlx即可实现检测。详细代码和预训练模型可在百度盘获取。