Введение

Добрый день, уважаемые читатели.
Недавно, бродя по просторам глобальной паутины, я наткнулся на турнир, который проводился банком ТКС в начале этого года. Ознакомившись с заданиями, я решил проверить свои навыки в анализе данных на них.
Начать проверку я решил с задачи о скоринге (Задание №3). Для ее решения я, как всегда, использовал Python с аналитическими модулями pandas и scikit-learn.

Биржа, как стартап. Звучит довольно необычно. Сразу в голову лезет огромное количество юридических моментов, регуляторских замутов и т.д. Казалось бы, просто так не начать.

Но, как многим известно, существуют удачные попытки противостоять бюрократии финансового мира. История этого противостояния носит, конечно же, во многом виртуальную составляющую — электронные платежные системы. А как мы хорошо знаем, мир софта, пусть и виртуальный, при должном умении и упорстве вполне реально монетизируется.

Историю развития такого противостояния/дополнения можно долго расписывать. Но мы остановимся на одном из крайних событий этого фронта: криптовалюты. И даже еще сузим повествование: криптовалютные биржи.

Сразу скажу, чтобы полностью понять материал, пусть и написанный старательно общедоступным языком, все же придется потрудиться и ознакомиться с ликбезом.

Требуемые знания: знакомство с методами линейной бинарной классификации (e.g. SVM (см. SVM Tutorial)), линейная алгебра, линейное программирование

Рассмотрим линейную задачу бинарной классификации (если задача линейно неразделима, её можно свести к таковой с помощью симметричного интегрального L-2 ядра(см. SVM)). При решении такой задачи классифицируемые элементы (далее образцы) представляются в виде элементов векторного пространства размерности n. На практике в таких задачах n может быть чрезвычайно большим, например для задачи классификации генов оно может исчисляться десятками тысяч. Большая размерность влечёт, по-мимо высокого времени вычисления, потенциально высокую погрешность численных рассчётов. Кроме того использование большой размерности может требовать больших финансовых затрат (на проведение опытов). Постановка вопроса такова: можно ли и как уменьшить n отбрасыванием незначимых компонент образцов так, чтобы образцы разделялись «не хуже» в новом пространстве (оставались линейно разделимы) или «не сильно хуже».

В своей статье я хочу для начала провести краткий обзор метода из этой статьи Gene_Selection_for_Cancer_Classification_using, после чего предложить свой метод.

Доброго времени суток. На днях у меня возникла задача по реализации алгоритма пост-обработки результатов оптического распознавания текста. Для решения этой проблемы не плохо подошла одна из моделей для проверки орфографии в тексте, хотя конечно слегка модифицированная под контекст задачи. Этот пост будет посвящен модели Noisy Channel, которая позволяет осуществлять автоматическую проверку орфографии, мы изучим математическую модель, напишем на c# немного кода, обучим модель на базе Питера Норвига, и под конец протестируем то что у нас получится.

Необходимость сложной обработки текстовых данных, хранящихся в ERP-системах (и не только) возникает достаточно часто. В качестве вводных примеров можно привести следующие:

• Унификация наименований товарной номенклатуры
• Автоматическая расстановка формализованных атрибутов товаров на основании их наименований или описаний
• Преобразование почтовых адресов как с целью унификации так и для формального структурирования
• Определение пола человека по его имени
• Извлечение информации из примечаний к документам (например, для автоматического связывания записи из выписки с отгрузочными документами)
• и т.д. (фантазировать можно еще долго)

Начал писать комментарий к собственному переводу статьи о приватности пользовательских данных и неожиданно понял, что он выливается в нечто большее.

Дело в том, что я занимаюсь технологиями data mining и text mining последние лет пятнадцать. И поэтому все недавние скандалы, связанные с делом Сноудена и PRISM, XKeyScore, Muscular, СОРМ, чтением почты Гуглом, передачей конфиденциальных и гео данных с мобильников, и множество прочих оставили меня абсолютно равнодушным.

По очень простой причине – я уже знаю, что Большой Брат давно существует.



Если точнее, я абсолютно в этом уверен – так же, как не могу знать, что Солнце завтра взойдет, но весьма и весьма в этом убежден. И все новые доказательства существования Большого Брата полезны, но уже не обязательны.
А объяснение уверенности очень простое: при наличии необходимых ресурсов я сам мог бы его построить.

Комментарий переводчика:
В последнее время вопросы приватности данных и вторжения государства в частную жизнь не сходят со страниц газет и блогов. Поскольку для нас этот вопрос являлся ключевым с точки зрения бизнеса, регулярно как в профессиональных встречах, так и в личных беседах приходилось рассказывать и доказывать, чем же аккуратное использование данных для конкретных бизнес-целей отличается от слежки за пользователями Интернета. Поэтому статья, перевод которой приведен ниже, показалась мне очень актуальной.

Когда мы начинали разрабатывать алгоритмы для оптимизации интернет-рекламы в Maxifier, то вопрос доступности и конфиденциальности данных был одним из первых, от которых зависели и потенциальные возможности нашего продукта, и общее позиционирование компании. Для себя мы однозначно решили, что не будем использовать персонифицированные данные о пользователе, а работать только с усредненными статистическими данными. Да, это несколько обедняет алгоритмы. Да, результат для каждого конкретного человека будет чуть менее точным — т.к. мы будем использовать автоматически реконструированные шаблоны поведения, но не знания о поведении в сети этого конкретного пользователя. Создали самообучающуюся систему; со временем она становится все более «умной» — статистические знания о пользователях накапливаются, шаблоны уточняются. Такое решение позволило нам избежать всех проблем с последовавшими законами о конфиденциальности данных в Европе, например, из-за которых потом сильно пострадали все системы behavior targeting'a. А то, что мы изначально строили алгоритмы, предполагая высокий уровень шума и загрубленность данных, в дальнейшем нам даже позволило сделать это дополнительным конкурентным преимуществом — т.к. наш продукт работает в случаях недостатка информации или отсутствия доступа к ней из-за политики сайтов и рекламных сетей – в ситуациях, когда решения конкурентов- обладателей баз данных не справлялись по показателям качества.

Далеко-далеко, где-то на краю Галактики, я обнаружил весьма впечатляющее NoSQL решение…

Любовь, апатия, ненависть, восхищение, гордость, гнев, радость — именно такие эмоции были у меня целый год. Чем больше я изучал этот продукт, тем сильнее были чувства.

Маркетинговая затравка от авторов звучит примерно так:

BaseX является очень легковесной, высокопроизводительной и масштабируемой XML базой данных с XPath/XQuery 3.0 процессором, который имеет полную поддержку W3C Update и Full Text спецификаций. Интерактивный и дружественный графический интерфейс позволяет легко изучать ваши XML документы

Звучит весьма вкусно, но реальность, как всегда, больно-больно ударяет по самым незащищенным местам

Здравствуй, Хабр!

Это мой первый пост, в котором я хочу поделиться своей наработкой в решении такой задачки, как выделение контента на странице. Собственно, задачка давно висела в голове в фоновом режиме. Но так сложилось, что именно сейчас мне самому понадобился инструмент, кроме того наткнулся на статейку на хабре: habrahabr.ru/company/mailru/blog/200394 и решил — пора. Ладно, поехали.

Доброго времени суток. В процессе разработки одного из методов кластеризации, возникла у меня потребность визуализировать гауссиан (нарисовать эллипс по сути) на плоскости по заданной ковариационной матрице. Но я как-то сразу и не задумался, что за простой отрисовкой обычного эллипса по 4 числам скрываются какие то трудности. Оказалось, что при расчете точек эллипса используются собственные числа и собственные векторы ковариационной матрицы, расстояние Махаланобиса, а так же квантили распределение хи-квадрат, которое я, честно говоря, не использовал со времен университета ни разу.

Как бы ни гремели скандалы про PRISM, про персональные данные и их утечки, социальные сети так и манят поведать о себе всё: какие котята нравятся, с кем ты дружишь и почему с утра такой не выспавшийся.
Целая энциклопедия о поведении большинства интернет-активной публики лежит совсем рядом, и мне всегда хотелось её пощупать. С одной стороны, эти данные лежат вроде бы в открытом доступе, но просто взять и проанализировать их не так легко — всё слишком неструктурировано и разрозненно. К тому же, насколько я знаю, пригодных для машинного анализа наборов данных о соцсетях практически не существует. А для России — так и подавно.
Выбора не оставалось, и пришлось, зловеще хохоча по ночам, писать простеньких пауков для соцсетей ВКонтакте, Одноклассники, МойМир и русского сегмента Фейсбук, которые за несколько месяцев неспешно собрали более или менее статистически-корректный семпл данных. Собиралась только та информация, которую люди сами о себе рассказали. А рассказали они много.

О том, что удалось выудить из таких данных, и пойдет рассказ.

На Yet another Conference 2013 мы представили разработчикам нашу новую библиотеку Yandex SpeechKit. Это публичный API для распознавания речи, который могут использовать разработчики под Android и iOS. Скачать SpeechKit, а также ознакомиться с документацией, можно здесь.

Yandex SpeechKit позволяет напрямую обращаться к тому бэкэнду, который успешно применяется в мобильных приложениях Яндекса. Мы достаточно долго развивали эту систему и сейчас правильно распознаем 94% слов в Навигаторе и Мобильных Картах, а также 84% слов в Мобильном Браузере. При этом на распознавание уходит чуть больше секунды. Это уже весьма достойное качество, и мы активно работаем над его улучшением.



Можно утверждать, что уже в скором времени голосовые интерфейсы практически не будут отличаться по надежности от классических способов ввода. Подробный рассказ о том, как нам удалось добиться таких результатов, и как устроена наша система, под катом.

Запасаем впрок

Иногда в процессе работы бывают нужны данные из веб-сервисов, тем более SOAP соединения сегодня практически стандарт.

ETL-процесс (Extract — Transform — Load) это термин из Business Intelligence и описывает процесс сбора и трансформации данных для создания аналитической базы данных (например хранилища данных).

SOAP протокол обмена данных и веб-сервисы описываемые WSDL — распространенные окна в мир практически всех ERP систем, многих онлайн порталов и финансовых организаций.

Попробую описать пошагово ETL процесс с помощью одного из мощнейших инструментов в классе — MS Integration Services.

Итак, рассмотрим тестовую задачу.

Задача

Необходимо собрать данные о курсах валют по отношению к рублю на каждую дату прошлого года и загрузить их в таблицу для последующего анализа. Центробанк России предоставляет историчекие данные — в виде веб сервисов с неплохим описанием.
Похоже это и есть решение.

R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU © Wikipedia.

В R собрано огромное число статистических алгоритмов на все случаи жизни и их можно использовать не только из родной програмной среды: его поддерживают такие известные математические пакеты, как SPSS, Statistica, SAS, Wolfram Mathematica и некоторые другие. Как же можно интегрировать R в свои приложения?
На хабрахабре уже была статья про использование R в С++, однако она осветила всего один из способов, который возможно использовать только если ваш код распространяется под GPL-совместимой лицензией. Но и в противном случае есть выход — использование пакета Rserve.

Приветствую уважаемых читателей.
Данный материал прольет свет на проблему удобства работы с РСУБД, которой я посвятил много лет, но никак не находил времени рассказать.

Если вы не занимаетесь поиском, просмотром и анализом данных или же делаете это, но полностью удобно и не имеете ни в чем нужды, смело бросайте чтение данного текста.

Проблематика

Итак, вы – пользователь, имеющий право на чтение в некой СУБД. Вероятно, перед вами стоит набор типовых подзадач:

• Разобраться со структурой данных
• Найти в ней нужные сущности
• Найти в них нужные поля
• Найти связи между сущностями
• Найти интересующие значения
• Отобрать набор значений
• Выбрать нужные данные
• Убедиться, что это действительно ТЕ САМЫЕ данные, которые вы искали
• Сохранить результаты
• Подготовить из них отчеты

Наконец, весьма вероятно, что эти задачи вам надо решать регулярно.

На рынке инструментов обработки данных представлено огромное количество средств, посвященных построению запросов, кубов и отчетов. Прискорбно, но большая часть из них не видит наличия у пользователя вышеперечисленных задач во всей их полноте. Перечислим типичные проблемы, в обратном порядке относительно предыдущего списка:

Мне всегда нравилось, когда заголовок однозначно говорит о том, что будет дальше, например, «Техасская резня бензопилой». Поэтому под катом мы действительно будем добавлять пространственный поиск к СУБД, в которой его изначально не было.

MarkLogic является сервером приложений и любая программа написанная на XQuery для него может получить доступ не только к объектам хранящимся в самой базе данных, но и к файлам находящимся непосредственно на файловой системе.
API предоставляющий доступ к файловой системе в MarkLogic Server не так уж и богат, но имеющихся средств вполне достаточно чтобы зачитывать данные с файловой системы напрямую из XQuery кода и выполнять сохранения файлов на неё.

Еще немного о том как MarkLogic Server хранит данные.

Введение

Сегодня уже все, кто хоть немного интересуется дата майнингом, наверняка слышали про простую линейную регрессию. Про нее уже писали на хабре, а также подробно рассказывал Эндрю Нг в своем известном курсе машинного обучения. Линейная регрессия является одним из базовых и самых простых методов машинного обучения, однако очень редко упоминаются методы оценки качества построенной модели. В этой статье я постараюсь немного исправить это досадное упущение на примере разбора результатов функции summary.lm() в языке R. При этом я постараюсь предоставить необходимые формулы, таким образом все вычисления можно легко запрограммировать на любом другом языке. Эта статья предназначена для тех, кто слышал о том, что можно строить линейную регрессию, но не сталкивался со статистическими процедурами для оценки ее качества.

Введение

Чуть менее чем год назад я писал на Хабре статью про разрабатываемую мной программу под названием HOLO.
Если кратко, то программа «слушает» вашу музыкальную коллекцию и затем позволяет визуально исследовать массив собранных данных, а также составлять плейлисты похожих на заданные образцы композиций.
Позитивные отзывы позволили сохранить энтузиазм. На связь даже выходил один человек, который предпринял попытку переписать приложение из .NET WinForms в WPF, но после некоторых промежуточных успехов внезапно скрылся из поля зрения. Я его не виню, так как понимаю что проект содержательно весьма тяжёлый, и будучи программистом по основной работе, уделять достаточно времени на HOLO было затруднительно.
Тем не менее, я и сам затянул с релизом новой версии, но этому есть более позитивные причины, чем банальная лень.

Возможности

Вообще говоря, с точки зрения психологии восприятия звука, задача является очень субьективной. Каждый человек будет по-своему оценивать похожи ли Жанна Агузарова и Земфира, Led Zeppelin и Iron Maiden, System of a Down и Metallica. Но интенсивное тестирование на себе и знакомых показало что кое-какие вещи всё-таки можно выразить цифрами. Для каких-то жанров музыки лучше, для каких-то хуже.