Source: Towards Data Science
MAP 和 MRR 看起来直观，但它们悄悄地破坏了排名评估。以下是这些指标为何会产生误导——以及更好的替代方案如何解决此问题。
文章 Why MAP and MRR Fail for Search Ranking (and What to Use Instead) 首次发表于 Towards Data Science.
多重假设检验、P 值和 Monte Carlo 这篇题为《Bonferroni vs. Benjamini-Hochberg: Choosing Your P-Value Correction》的文章首次发布在 Towards Data Science 上。
对 Harsanyi Dividend 背后的数学进行简要概述，并展示其在 Streamlit 中的实际应用。文章《Synergy in Clicks：Harsanyi Dividends for E-Commerce》。
学习如何分析产品绩效，提取时间序列特征，并在您的销售数据中发现关键的季节性趋势。文章《EDA in Public Part 2: Produ...》
从周末的琐事到有价值的 operations research 原理的有趣应用——这篇文章《我如何使用 Linear Programming 优化我的扫叶策略》
