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Towards Data Science

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3周前 · ai

Bonferroni vs. Benjamini-Hochberg：选择你的 P 值校正

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。

#ai #data-science #tutorial
3周前 · ai

机器学习“Advent Calendar”第23天：Excel 中的 1D CNN 文本

一步一步的 1D CNN 文本模型，使用 Excel 构建，所有 filter、weight 和 decision 均可完整查看。帖子《机器学习 “Advent Calendar” 第 2 天》

#machine learning #1D CNN #text classification #Excel #deep learning tutorial #advent calendar
3周前 · ai

机器学习“Advent Calendar” 第23天：Excel中的CNN

一步一步的 1D CNN 文本处理，构建于 Excel，所有 filter、weight 和 decision 完全可见。帖子《机器学习 “Advent Calendar” 第2天》。

#CNN #Excel #machine learning #deep learning #tutorial #advent calendar
3周前 · ai

代理如何使用 To-Do 列表规划任务

了解 LangChain 中代理式规划和任务管理背后的过程。《How Agents Plan Tasks with To-Do Lists》一文首次发表于 Towards Data…

#LangChain #agentic planning #task management #LLM agents #to-do lists
3周前 · ai

停止盲目再训练：使用 PSI 构建更智能的监控流水线

数据科学家关于人口稳定指数 PSI 的指南文章《停止盲目重新训练：使用 PSI 构建更智能的监控流水线》首次发表于 To…

#population stability index #model monitoring #data drift #retraining strategy #machine learning pipelines #MLOps
0个月前 · ai

点击协同：Harsanyi Dividends for 电子商务

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》。

#ai #data-science #tutorial
0个月前 · ai

机器学习“Advent Calendar”第22天：Excel中的嵌入

通过简单模型和 Excel 理解文本嵌入——该文章《机器学习“Advent Calendar” 第22天：Embeddings in Excel》首次发表于 Towa。

#embeddings #excel #machine learning #text embeddings #advent calendar #data science
0个月前 · ai

机器学习“Advent Calendar”第21天：Excel中的 Gradient Boosted Decision Tree Regressor

在函数空间中使用决策树的梯度下降这篇文章《机器学习“Advent Calendar”第21天：Excel中的 Gradient Boosted Decision Tree Regressor》。

#gradient boosting #decision trees #regression #excel #machine learning #data science
0个月前 · ai

机器学习“Advent Calendar”第20天：Excel中的Gradient Boosted Linear Regression

从随机集成到优化：梯度提升解释帖子《机器学习“降临节日历”》第20天：梯度提升线性回归在…

#gradient boosting #linear regression #Excel #machine learning #data science #ensemble methods #advent calendar
0个月前 · ai

ChatLLM 提出简化方案以解决 AI 的真实瓶颈

在过去的几年里，关于 AI 的大量讨论围绕着一个看似简单却具有欺骗性的单一问题：哪个模型是最好的？但新的…

#AI bottleneck #model selection #LLM performance #ChatLLM #inference optimization #multimodal AI #reasoning models
0个月前 · ai

懒惰的几何：角度揭示的 AI 幻觉

一个关于向前失败、无法想象的球体，以及为何有时数学比我们先知道答案的故事。文章《懒惰的几何：角度是什么…》。

#AI hallucinations #geometry #machine learning interpretability #LLM behavior #deep learning
0个月前 · ai

理解 Vibe Proving

如何让 LLMs 进行可验证的逐步逻辑推理第 1 部分文章《Understanding Vibe Proving》首次发表于 Towards Data Science....

#LLM #reasoning #verifiable logic #step-by-step reasoning #AI safety

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