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之前说到在模型选择方面没有银弹，那么如何确定最合适的模型提出假设，探索性数据分析（EDA）是一个必不可少的环节。
为什么要做EDA
分析什么
这里我们以iris数据集为例
主要用到的是Pandas的describe()
这个方法输出非常丰富，包括数据总量、平均数、方差、最小最大值以及各种分位数。通过这个结果可以对数据大概分布有一个了解
在单特征探索用到的主要工具有直方图、散点图
直方图
直方图将单个特征值的数据划分为不同的数据区段，可以直观看到数据在各个区段的分布情况。需要注意的是，直方图是一种聚合方法，我们无法看到一个数据区间里面的数据分布情况，这有时候可能造成判断偏差。 在存在数据缺失或有异常值的情况这种误差可能尤其明显，这时候可能需要做一些预处理，比如填补缺失值或者取log等操作。
点图
以index为x轴， 各特征值为y值画散点图，可以看到数据随index变化情况，用以检查数据有没有shuffle, 比如上图petal_length是均匀分布的，petal_width就呈现出阶段性特点。
在多特征相互作用探索用到的主要工具有散点图和相关矩阵图
散点图
可以看两个特征之间的相互关系。值得注意的是，有时散点图会
矩阵图
矩阵图囊括了散点图和直方图，是Pandas提供的一种非常方便的可视化工具，但是需要注意的是对于大型数据集渲染速度可能有些慢
写在最后 EDA 由于其探索方式多种多样，其本身可以称之为一种艺术，其效果好坏来自于你对数据的直觉以及对于各种工具技巧的熟悉程度，想要提高这方面的能力需要不断的练习并且学习各种先进的思路。
能。论文里的公开数据集能不写出来，但是必须引用提出数据集的论文，如果没有发论文，如在kaggle上在线发布的数据集，也要以网络资源的形式进行引用。
留学申请CV（学术简历）怎么写？学术简历通常包括哪些内容？在制作一份学术简历之前，大家可以先简单回顾一下自己的过往学术经历。然后你就会发现：是的，如果没有定期总结和记录自己的学术活动的习惯，那么想要用的时候就会发现，完全不知道写啥好，也不知道从哪里开始着手。所以，想要写好学术简历，一定要学会时不时去回顾总结过往经历。在正式的撰写中，除了基本的个人信息，如姓名、联系方式、地址和照片之外，这些内容都可以包括进去：【Education】这个部分包括你就读的学校（也包括曾经去交换交流的学校）、专业、成绩和年级排名（前30%才写排名）。从最近的一段经历开始写，到本科为止。注意，如果你就读的专业在全球or全国排名非常高，可以单独标注一下。如果你的综合成绩一般，可以挑选几门相关且成绩较高的专业课成绩写上。【Publications】这个部分可以阐述一下你的论文成果，状态可以分为已经发表（记录年份），正在审稿（underrevision），正在写（Manuscripts in Preparation：in prep）。可以以简化版摘要的形式，简单的阐述一下你的研究课题。【Research experience】其实对于绝大部分本科生来说，拥有一篇已经发表的论文是件挺不容易的事。如果没有论文的同学，就需要搜肠刮肚地想想有没有学术经历可以重点阐述，以博得各位招生官的好感。在这个部分，其实你可以写的东西很多：1. 参与研究课题并拥有自己的独立研究报告。研究课题的含金量主要取决于：这个项目是否有价值或者非常前沿、带队老师的学术地位，你的参与程度、研究报告的深度等。2. 参与学术向的比赛参加比赛的过程在本质上相当于一段完成科研项目的经历。比较典型的如全国高校挑战杯”大赛、天池数据大赛以及kaggle上的竞赛项目等。3. 参与学术会议的经历虽然你不一定是会议受邀演讲嘉宾那么光鲜亮丽的角色，但参与学术会议本身还是值得说上一句。最好可以写出你参与的会议的级别，以及你参与后获得的知识、受到的启发等。4. 参加学术型社团通常学校里都会与一些学术性质的社团，如果有加入并成为leader，或者在社团中策划组织过一些学术活动，也可以写进去。5. 在专业课中参与并完成的作业如果以上都没有，那也可以写一写你在学校学习的过程中，做过的那些比较有价值的作业或者有写过一些小论文。把它们适当包装一下，也可以算作一个小小的经历。【Grants/Funding Awarded】如果你在做项目过程中，有过申请经费的经历，可以写在这里。记录下具体的时间，名称和金额。其实很多研究机构高校也希望自己的研究员有很强的吸金能力。【Qualifications】这个指的是一些比较有价值的职业或者学术资质。比如，翻译资质，律师资质，注册会计资质等，但不是所有的大学里考的证书都值得写的。【Software and programming language】这里就不要写word，ppt什么的了，除非你的ppt和excel真的做的很好。不同的学科会有不同的技术，比如语料库，语音分析、Python、R等等。学会一个技能就记录下来。同时也可以写一下你的第二外语水平。【Honors/Awards】这里是获奖情况，当然记录的时候你可以记录很多，但是真正写的时候不是越多越好。比如年级知识竞赛就不要写到简历上了。格外的一些小tips以上的内容包含了绝大部分本科生会涉及的部分。如果是高年级的同学，也可以根据自己的经历适当补充一些Teaching and Assistantships的经历，这些学校里的兼职研究或者教学工作的经历其实也是一个加分项。同时，博士生记得要在结尾处要加上2-3个推荐人（证明人）的姓名和电子邮件。另外，如果你实在没有什么特别能拿得出手的经历，还有一个比较取巧的办法，就是付费加入一些国际学术协会。很多行业大型的协会还是值得参加的，只需要交一点会费可以进入，还可以以优惠的价格参加他们的年会。最后，在学术经历撰写中，一定要记得大致看看老师们的普遍研究方向，挖掘贴合这些老师的方向来写。同时，如果有额外的经历，可以看看他们是重理论分析还是重实操数据，一定要投其所好，才能获得更好的结果！
作者在 Kaggle 中上传了模型的每个部分，以便大家更好地理解数据的处理过程与模型结构：
第一部分：第二部分：第三部分：
目前这个项目还在进行当中，我们希望展示复杂的机器学习方法可以在游戏中做什么。该游戏的分数不只是简单的「计分板」统计结果，如下图所示：
动机和目标
英雄联盟是一款团队竞技电子游戏，每局游戏有两个团队（每队五人），为补兵与杀人展开竞争。获得优势会使玩家变得比对手更强大（获得更好的装备，升级更快），一方优势不断增加的话，获胜的几率也会变大。因此，后续的打法和游戏走向依赖于之前的打法和战况，最后一方将摧毁另一方的基地，从而赢得比赛。
像这种根据前情建模的情况并不新鲜；多年来，研究人员一直在考虑如何将这种方法应用于篮球等运动中（），在这些运动中，传球、运球、犯规等一系列动作会导致一方得分或失分。此类研究旨在提供比简单的得分统计（篮球中运动员得分或游戏里玩家获取人头）更加详细的情况，并考虑建模为时间上连续的一系列事件时，团队应该如何操作。
以这种方式建模对英雄联盟这类游戏来说更为重要，因为在该类游戏中，玩家补兵和杀人后可以获得装备并升级。例如，一个玩家拿到首杀就可以获取额外金币购买更强的装备。而有了这些装备之后，该玩家变得更加强大进而获取更多人头，如此循环，直到带领其队伍获取最后的胜利。这种领先优势被称为「滚雪球」，因为该玩家会不断积累优势，不过很多时候，该玩家在游戏中所在的队伍并不一定是优势方，野怪和团队合作更为重要。
然而，一场游戏中影响玩家决策的因素有很多，没那么容易预测。不论收集多少数据，玩家获得的信息量始终多于任何一台计算机（至少目前如此！）。例如，在一场游戏中，玩家可能超水平发挥或发挥失常，或者偏好某种打法（通常根据他们选择的英雄来界定）。有些玩家自然而然地会变得更加好斗，喜欢杀戮，有些玩家则比较被动一直补兵发育。因此，我们进一步开发模型，允许玩家根据其偏好调整建议的打法。
让模型「人工智能化」
在第一部分中，我们进行了一些介绍性的统计分析。例如，假设队伍在比赛中补到第一个和第二个兵，我们能够计算出获胜的概率，如下图所示。
有两个组成部分，使我们的项目超越简单的统计的人工智能：
首先，在未预先设想游戏概念时，模型会学习哪些行动是最好的。第二，它试图了解玩家对影响模型输出的决策的偏好。
我们定义马尔可夫决策过程及收集玩家喜好的方式会决定模型学习和输出的内容。
根据匹配统计信息对马尔科夫决策过程进行预处理和创建
AI 模型 II：引入打钱效率
我从第一个模型的结果中意识到，我们没有考虑到负面和正面事件对未来都可能产生累积的影响。换句话说，无论在当时时间点之前还是之后，当前的MDP（马尔科夫决策过程）概率都有可能发生。在游戏中，这是不正确的。一旦落后，杀人、拿塔、补兵都会变得更难，我们需要考虑到这一点。所以，我们引入队伍间的打钱效率来重新定义状态。当前目标是建立一个定义状态的 MDP，这个状态可能是事件发生顺序，或者队伍是否落后或领先。我们将金币差值分为以下几类：
相等：0–999 金币差值（平均每个队员 0-200）略落后/领先：1,000–2,499（平均每个队员 200–500）落后/领先：2,500–4,999（平均每个队员 500–1,000）远远落后/遥遥领先：5,000（平均每个队员 1,000+）
我们也需要考虑没有任何事件发生的情况，并把其归为『无』事件中，以保证每分钟都有事件发生。这个『无』事件表示一个队伍决定拖延游戏，以将那些在早期游戏中更善于获得金币的队伍区分出来，而不需要杀死（或通过小兵杀死）他们。然而，这样做也会大大增加数据量。因为我们为匹配可用匹配项已经添加了 7 个类别，但如果我们能访问更常规的匹配项，那数据量就已足够了。如前所述，我们可以通过以下步骤来概述：
预处理
1. 输入杀人数、塔数、野怪和金币差值的数据。
2. 将『地址』转为 ID 特性。
3. 移除所有旧版本的游戏。
4. 从金币差值开始，按照事件的时间、匹配 ID 和与以前一致的团队进行合计。
5. 追加（助攻的）人头数、怪数和塔数到此末尾，为每个事件创建行并按发生的时间对事件进行排序（平均人头数）。
6. 添加「事件序号」特性，显示每次匹配中的事件顺序。
7. 为行上的每个事件创建一个统一的「事件」特性，包括人头、塔、怪或者『无』事件。
8. 每次匹配时将其转化为行，现在是用列来表示每个事件。
9. 只考虑红队的视角，以便合并列，视蓝队增益为负红队增益。同时增加红队的游戏长度和结果。
10. 将所有空白值 (即在前面步骤中结束的游戏) 替换为匹配的游戏结果，以便所有行中的最后一个事件是匹配结果。
11. 转换为 MDP，其中 P（X_t | X_t-1）用于每个事件数和由金币差值定义的状态之间的所有事件类型。
马尔科夫决策过程输出
使用简易英语的模型 V6 伪代码
我们最终版本的模型简单总结如下：
1. 引入参数
2. 初始化启动状态、启动事件、启动操作
3. 根据 MDP 中定义的首次提供或基于其发生可能性的随机选择操作
4. 当行动赢或输时，结束
5. 跟踪事件中所采取的行动和最终结果（赢/输）
6. 根据最终结果所用的更新规则来更新操作
7. 重复 x 次上述步骤
引入奖励偏好
首先，我们调整模型代码，把奖励归入回报计算中。然后，当我们运行模型时，引入了对某些行为的偏置，现而不是简单地使奖励等于零。
在第一个例子中，我们显示了如果对一个动作进行积极的评价，会发生什么；在第二个例子中，显示对一个动作进行消极的评价，会发生什么。
如果我们积极评价动作『+KILLS』的输出
如果我们消极评价动作『+KILLS』的输出
更真实的玩家偏好
现在我们可以尝试近似模拟玩家的真实偏好。在这个案例中，我们随机化一些奖励以允许遵守以下两条规则：
玩家不想错过任何补兵玩家优先补兵而不是杀人
因此，我们对人头和补兵的奖励都是最小值，而其它行动的奖励都在 和 之间随机生成。
随机化玩家奖励后的输出。
随机化玩家所有动作的奖励后所获得的输出。
最终输出，显示给定当前金币差值状态和分钟的每个动作的值
总结及玩家对奖励的反馈
我过分简化了某些特征（如「kills」实际上并不代表人头的数量），数据也不太可能表示正常的匹配。然而，我希望本文能够清晰地展现一个有趣的概念，鼓励更多人讨论这一领域今后的走向。
首先，我将列出在实现之前需要作出的重要改进：
1. 使用更多能够代表整个玩家群体（而不只是竞争性比赛）的数据计算 MDP。
2. 提高模型效率，将其计算时间控制在更合理的范围。蒙特卡洛以耗时著称，因此我们将探索更高效的算法。
3. 采用更高级的参数优化以进一步改进结果。
4. 捕捉、映射原型玩家对更真实的奖励信号的反馈。
我们引入了针对影响模型输出而给予的奖励，但该如何获得奖励？我们可以考虑几种方法，但是根据我之前的研究，我认为最好的方法就是考虑一种既涉及到行动的个体质量又考虑到转变质量的奖励。
这变得越来越复杂，我不会在此文中展开，但简而言之，我们想为玩家匹配决策，其中下一个最佳决策取决于最新情况。比如，如果一队玩家将对方全部歼灭，他们可能会去拿大龙。我们的模型已经将一个序列中事件发生的概率考虑在内，因此，我们也应该用同样的方式思考玩家的决策。这一想法来自一篇论文《DJ-MC: A Reinforcement-Learning Agent for Music Playlist Recommendation》，该论文阐释了如何更加详细地将反馈映射出来。
反馈的收集方式决定了我们的模型能有多成功。依我之见，我们这么做的最终目标是为玩家的下一步决策提供最佳实时建议。如此一来，玩家就能从根据比赛数据算出的几条最佳决策（根据获胜情况排序）中做出选择。可以在多个游戏中跟踪该玩家的选择，以进一步了解和理解该玩家的偏好。这也意味着，我们不仅可以追踪决策的结果，还能预测该玩家的意图（例如，该玩家试图拆塔结果却被杀了），甚至还能为更高级的分析提供信息。
当然，这样的想法可能造成团队成员意见不符，也可能让游戏变得没那么令人兴奋。但我认为这样的想法可能对低水平或者常规水平的玩家有益，因为这种水平的游戏玩家难以清楚的沟通游戏决策。这也可能帮助识别「毒瘤」玩家，因为团队指望通过投票系统来统一意见，然后就能看出「毒瘤」玩家是不是一直不遵循团队计划，忽略队友。
实时游戏环境中的模型推荐投票系统示例
去超市或者什么销售商店找他们合作试试，他们都有销售购买记录，有技术的没数据，有数据的不懂分析，我导师就是采用合作的方法，1）数据就是财富，有些人不会分析就只能和他们合作了2）数据关系用户的隐私信息，一般都不会公开的还有建议你索要时，表明只做研究用途，可以给他们一些销售建议，另外注明会签订数据保密协议的若遇到没头脑没经营远见不懂数据的经理，你还是去网上搜搜吧，不过网上的都是修改过的类似真实数据的数据，都不是真实数据集（真实的也没人敢放在网上），也可以去UCI上搜搜类似的数据集PS：不要忘记给最佳答案呦，我都辛苦半天了 (^-^)
网页链接
这是网友提供的大数据的素材集合，数据挖掘数据集汇总。
毕业论文结论作为写作内容的一部分，是不可或缺的。 论文结论就是结合前言、背景和论文里的论点做的一个总结，还可以根据论文中的现状分析和现有对策分析、发展趋势分析，对于未来趋势进行预测或者展望一下未来。结论即结束语、结语，是有创造性、指导性、经验性的结果描述，必须建立在一定的理论分析和实验验证基础上。 结论文字格式要求： （1）论文的结论要作为正文的最后一章单独写，不加章号； （2）结论的字数要求在600—800左右 （3）在结论中只用文字，除了有些数学或化学方面的论文在结论中不得不用数据公式或化学反应式外，一般不用图标和公式。
毕业论文结论写论证的结果，主要对策与建议，并简要说明研究中所存在的不足，为他人继续研究指明方向，提供线索。
小结文稿篇幅短，内容少、简单，多用于原著论文或短文的正文之后，它只用较少的文字将全文报告的主要内容写出来。内容包括主要的结果、结论、数据，目的在于阐明本文的成果和理论。
总结的内容和篇幅较小结为多，多用于综述或讨论类文稿之后，起着概括主题的作用。从内容上说需将全文已论述的问题再扼要概括一遍，作者还可以发表自己的见解和观点。通常情况下，有关结论的内容都包括在“结果与讨论”或“讨论”中，但有时也可将“结论”单独列为一节。
在“结论”中作者应清楚、简洁地叙述自己研究的主要认识或论点，其中包括最重要的结果、结果的重要蕴含、对结果的说明或认识等。
硕士论文结论内容要点:结论不是研究结果的简单重复，而是对研究结果 更深入一步的认识，是从正文部分的全部内容出 发，并涉及引言的部分内容，经过判断、归纳、推理等过程，将研究结果升华成新的总观点。
五年制的本科医学毕业生不写毕业论文，但是需要参加毕业考试，各门学科通过后方可毕业，有的学校还规定了四级通过才能毕业等。
医学硕士和博士毕业生是需要写毕业论文的。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
要写的，所有专业都要写的，只不过不同专业写的方式不同而已。
要写只要是大学都是需要写毕业论文的,无论是不是临床医学,医学也需要写论文了。毕业论文是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。 毕业论文一般安排在修业的最后一学年进行，温州医科大学位列ESI全国高校综合排名第73位，临床医学、药理学与毒理学、生物学与生物化学、分子生物学与遗传学、材料科学、化学、神经科学与行为学、免疫学8个学科进入ESI全球排名前1%，其中临床医学专业进入ESI全球排名前‰。
需要的，毕业的话都是需要写论文的，不过不同的专业写的不一样
一般是要写的，看看军队和学校的联系
这个要写的，不过你可以问一下你的指导老师
你好，你没有毕业，是在校大学生，参军可以保留学籍，退伍后可继续上学完成学业，这是规定。但，事在人为，你与学校好好联系联系，是不是可以把毕业论文寄给你，你在部队完成后，再寄回学校，最后让你合格毕业，发你毕业证。有的大学是可以的，这个问题主要由学校掌握，你也可找关系问问是否可以。祝你成功！
晓伟 咱直接问心姐嘛 不想写了 我借你参考参考