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因果推断:解开复杂问题的纱线
因果推断在解决复杂问题时起着重要作用,通过分析因果关系来解开纷繁复杂的系统问题。本文讨论了因果推断的定义、逆概率定理、相关性与因果性的关系,以及如何将其用于实践中。- 314
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数据科学家95%时间使用的11个基本分布 | 正态分布、伯努利分布、二项分布等
了解数据科学家在使用的11个基本分布,包括正态分布、伯努利分布、二项分布等,有助于更深入理解数据的本质,提高数据分析和决策过程的准确性。- 344
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KL散度(Kullback-Leibler Divergence)简介及Python代码示例
了解KL散度的定义和计算方法,掌握离散和连续概率分布之间的差异衡量指标。Python代码示例演示了如何计算KL散度,适用于信息论和统计学领域。- 136
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NLP统计语言模型中的平滑方法
本文介绍了NLP统计语言模型中的平滑方法,包括add-k smoothing和interpolation smoothing,帮助读者更好地理解语言模型的实现和优化。- 313
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深入探讨期望最大化(EM)算法:原理、数学基础和应用
本文深入探讨了期望最大化(EM)算法的原理、数学基础和应用,包括高斯混合模型(GMM)中的实战演示。了解EM算法的核心思想和数学原理,帮助理解包含隐变量的概率模型参数估计。- 755
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