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COS访谈
Causal
Chamberlain
ChatGPT。正如很多人描绘的那样,这个产品震撼人心。让我最为吃惊的有三点:
Computational
Data
David
Donoho
Future
GPTstudio
Gary
GhatGPT
Graphical
Gurobi
Inference
Journal
Liblinear
Liblinear,它们都是用来求解支持向量机(SVM)问题的,且都是由台湾大学的林智仁教授及其团队开发和维护。两者的不同在于,LibSVM
LightRAG
MichelNivard
Neo4j
Online
OpenAI
Optimization
RSS
R会
SVM。但从计算效率上来
SVM!ReHLine
SVM,而
Science,发表在
Seminar
Seminar是因果推断的研讨会,每周二晚上有研讨会,2020春季到现在已经举办了几十期报告了,过去的报告都有录屏和ppt,可以在这里看很多报告。从Online
Seminar网站友链里又看到了更多线上研讨会,而The
Statistics
Tukey
Years
.
causal inference
.
en
github
github.com
https
json
jsonlines
jsonlines.readthedocs.io
key,并且要注意代码上传方面的隐私问题。
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plotly.com
python
©
中
中使用
人工阅读
任焱
会议
作为数据科学元
公司开发新一代大规模优化器,能够处理很多优化问题,充分利用多核处理器优势,且支持并行计算。这篇博客提供了如何在
关于
出版
前几天逛
包已经可以覆盖大部分场景,但是如果文件很大
去年五月,我在阅读林语堂的《苏东坡传》时,边读边整理了书中主要人物的关系。最后,借助图数据库
只能计算线性
可以尝试
和
在学界的应用
地震越来越频繁了吗?
孔令仁
将这些人物关系存储在数据库中,并以可视化的方式呈现。完成后,我还写了一篇读书博客,其中展示了这个可视化的人物关系图。当时,怡轩读到这篇博客,邀请我投稿到统计之都。然而由于拖延症发作,一拖就是一年半。
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推荐人:任怡萌
推荐人:孔令仁
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推荐人:孔令仁 链接:https
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推荐语
推荐语:Gurobi是由美国
推荐语:一些活跃的线上研讨会网站:Online
推荐语:想要把ChatGPT转化成实在的生产力吗?这个包把ChatGPT的一些功能嵌入到RStudio内,通过Add-In栏的按钮即可使用。这个包本质上是对ChatGPT功能的封装,需要自己注册
推荐语:明星基金经理真的有优秀的选股能力吗?基于经典的四因子模型的假设,一个直观的想法是检验基金的alpha是否显著大于0。然鹅,由于alpha的分布是非正态的,本文提出运用bootstrap方法,在不假设alpha的先验参数分布的情况下检
推荐语:深度学习,但是Lasso?具有算法包和对应的原理论文,值得一试
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支持各类基于核函数的
数据科学50年
文章
新浪微博
日统计之都云讲堂的发言整理修改而成。
时,发现了一个名为
最近更新于2024-11-10
最近试用了一下
月
月)
本文基于美国地震局和中国地震台网发布的地震活动数据,借助丰富的统计图形从对比、趋势、分布、关系、时间和空间等方面探索分析地震活动的规律。
本文根据作者在
本文由邱怡轩主笔,内容素材源自邱怡轩和戴奔共同讨论的结果。
杂志。在正式发表前数年,其初版就广为流传,引发了学术界深入、持续的讨论。原文以1962年
武林至尊,宝刀屠龙。长久以来,机器学习江湖中一直流传着两件神器——LibSVM
汪利军
畅谈
的指南。
的热门项目,其中的“RAG”指的
的著名文章
看到一个旅行地图,很有意思的呈现方式(眼前一亮)不妨点开一下感受一下新的记录
知乎
第一,不管中文还是英文,它使用的语言特别自然流畅。我原以为它只不过是个升了级的搜索引擎,只是搜出的结果整合得更好而已,但是用起来就发现远非如此。它通过了图灵测试,给出的是以假乱真的人类对话。日常生活
算法诞生记
统计之都
统计之都编辑部按:本文译自
统计之都访谈第49期:宾夕法尼亚大学李洪哲老师访谈
统计图形
统计应用
统计月读(2023
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统计月读(2023 年
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统计月读(2024
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统计月读(2024 年
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统计计算
编辑部按:本文是统计之都访谈第49期。随着生物医学领域的发展以及科学技术不断进步,日益丰富的数据为生物统计带来新的机遇及挑战。生物统计内容广博,不仅包括传统医学领域的药物实验设计与临床分析,也涉及目前火热的遗传基因组学数据分析、电子病历、精准医学,以及越来越受重视的公共卫生及环境领域。美国的生物统计经历了几十年的发展已建立成熟的职业体系,多数顶尖大学也都设立了生物统计系,为制药公司、FDA、科研机
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读写多个同文件不同
赵鹏
还在用静态统计图吗?不妨考虑一下Plotly,无论是Python还是R都有易用的方式。在Python中可以利用Plotly-express,快速入手操作,而R语言可以直接利用Plotly对ggplot2的支持,把旧图转换成动态图。
邱怡轩
链
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阅读:以《苏东坡传》为例
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黄湘云
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