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机器学习 “Advent Calendar” Bonus 1：AUC in Excel
AUC 衡量模型将正例排在负例之上的能力，独立于任何选择的阈值。文章《Machine Learning “Advent Calendar” Bonus 1: AUC...》。
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我们如何‘看’数据：为何你的图表会误导以及如何使用 PCA 来修正
技术指南，关于如何降维并加速你的模型而不丢失关键信息。典型问题 作为 Python Baires 的导师，我们看到...
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突破硬件壁垒：为旧GPU提供软件 FP8
深度学习工作负载越来越受到内存瓶颈的限制，GPU 核心在等待数据传输时常常处于空闲状态。FP8 precision 在新硬件上解决了这一问题。
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ML模型：为什么你的预测是好的……直到它不是
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第35天提升我的Data Science技能
最近，我注意到我的学习方式有些变化。我不再仅仅因为某件事能运行而感到兴奋。我更感兴趣的是它为什么能工作，以及会出现什么问题……
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预测预约未到情况并改善医疗服务获取：机器学习框架
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如何使用 Databricks 和 GPT-4o 构建 AI 驱动的天气 ETL 流水线：从 API 到仪表盘
一步步指南：从 weather API ETL 到 Databricks 仪表板。文章《如何使用 Databricks 和 GPT-4o 构建 AI 驱动的 weather ETL 流水线：从 A…》
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Jupyter Notebook 启动
什么是 Jupyter Notebook？交互式编码环境，支持 Python 以及通过 kernels 的其他语言，如 R、Julia。Jupyter 的模式——Command Mode——用于…
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为什么 MAP 和 MRR 在搜索排名中失效（以及该使用什么）
MAP 和 MRR 看起来直观，但它们悄悄破坏了排序评估。下面说明这些指标为何会产生误导——以及更好的替代方案如何解决。文章《Why MAP and...》
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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。
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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》。
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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。