数据科学教程

1、GPT-4 将在接下来的几个月内发布——是的，这将是一件大事。最近关于 GPT-4 的谣言四起，GPT-4 是下一代 OpenAI 强大的生成语言模型。 预计 GPT-4 将在新年初发布，并代表相对于

相关性并不意味着因果关系（Correlation Does Not Imply Causation）：描述了不能仅仅根据观察到的两个变量之间的关联或相关性来合法地推断它们之间的因果关系。 两个事件相继发生，并不意味着第一个事件导致了第二个事件。</

CS Peirce（皮尔士） 在 100 多年前发明了一种终极的“时间旅行逆转”。皮尔士是一位哲学家和逻辑学家，以其在数学基础和科学哲学方面的工作而闻名。在他的著作中，皮尔士勾勒出任何科学发现的框架，他称之为架构学Architectonic 。 A

Pandas 2.0来了!这是自Pandas诞生以来最大的一次大修，而且已经酝酿了多年。 然而，你可能不会注意到太多的变化，你现有的Pandas代码很可能会像以前一样运行。 所有的主要变化都在引擎盖下。<

图分析是未来！ 我们已经非常熟悉 Pandas 或 SQL 或任何其他关系数据库，这导致：我们习惯于在数据表的“记录行”中查看分析我们的产品用户，并将他们的属性作为列。但现实世界真的是这样吗？在互联世界中，用户不能被视为独立实体。它们彼此之

谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林需要一种算法来对页面进行排名并为用户提供最佳搜索结果：PageRank算法。

NLP 在金融技术领域的应用广泛而复杂，应用范围从情感分析和命名实体识别到问答。 大语言模型 (LLM) 已被证明对各种任务有效；但是，文献中没有报道过专门针对金融领域的LLM。在这项工作中，我们展示了 BloombergGPT，这是一个 500

十多年来，人们很难从他们的数据中获得可操作的洞察力，这一事实被归咎于其规模。诊断结果是 "你的数据对你那微不足道的系统来说太大了"，而治疗方法是购买一些能够处理大规模的新的花哨的技术。当然，在大数据工作组购买了所有新的工具并从遗留系统迁移之后，人们发现他们仍然难以理解他们的数据。 <

简洁地可视化和总结或“压缩”大约 10,000 个单词的百科全书式哲学文章，仅包含一组 24 个最常用的非通用单词。 使用的主要工具是来自 Wolfram Function Repository 的

您已经在 Twitter 上看到一些人具有某种影响力，他们的推文以近乎神奇的效率获得点赞、转发和回复。但是你有没有想过这种影响力是什么？ 今天，我们将深入 Tweepcred 的神秘世界，这是计算用户在 Twitter 上的声誉的幕后服务。您无需成

虽然像ChatGPT这样的LLM的成功很大程度上是由于RLHF的使用，但现代LLM所基于的预先训练的基础模型近年来也通过以下三个简单的更改而变得更好.. 1.放大模型（深度和宽度）当我们从GPT发展到GPT

临床决策转换器：一种推荐系统，其将期望范围的临床状态作为"目标"，并输出用于患者的药物序列。 随着最近在需要上下文感知的任务中取得的成就，已采用基础模型来处理来自电子健康记录 (EHR) 系统的大规模数据。然而，以往基于基础模型的临床推荐系统模仿临

使用PyMC 和贝叶斯统计作为机器学习的替代方案。 在我最近的一个项目中，我们面临着数据非常有限的预测问题。每组数据都需要花费专家数小时来编制，结果并不总是成功的。因此，我们正在寻找一种工具来满足这些要求，因为人工智能无法通过有限数量的原始数据进行

过度拟合（Understanding Overfitting）是一种建模错误，当一个函数与一组有限的数据点过于紧密地拟合时就会发生。因此，该模型仅在参考其初始数据集时有用，而不是在参考任何其他数据集时有用。（例如某套机器学习系统在测试阶段用测试数据准确率高，但是进入生产领域，

查询引擎是一种软件，可以对数据执行查询以生成问题的答案，例如： 今年到目前为止，我每月的平均销售额是多少？ 过去一天我网站上最受欢迎的五个网页是什么？ 网络流量与上一年相比如何逐月比较？ 最广泛使用的查询语言是

特征工程是为表格数据构建出色模型的最重要部分。我重新审视了过去从事的数十个表格 ML 项目，并将我使用的技术提炼为可重复的、强大的流程。这是我发现的： 先从让我们处理 NaN 开始：选项 #1：用有意义的值填充它们 如果“NaN 销售”意味