🚪🚪🐐 Lessons in Decision Making from the Monty Hall Problem
进入三个直觉的旅程：普通，贝叶斯和因果关系post the Monty Hall问题的决策课程首先出现在数据科学方面。
The Geospatial Capabilities of Microsoft Fabric and ESRI GeoAnalytics, Demonstrated
更靠近空间AI，并与Fabric进行了地理空间处理，即Microsoft Fabric和Esri GeoAnalytics的地理空间能力，首先出现在数据科学方面。
Strength in Numbers: Ensembling Models with Bagging and Boosting
掌握包装和提升的基本原理，并以简单的审查邮政强度数量：带包装和增强的模型首先出现在数据科学方面。
Efficient Graph Storage for Entity Resolution Using Clique-Based Compression
实体分辨率系统通过密集的，互连的图面临挑战，基于集团的图形压缩通过减少存储开销和在数据删除和重新处理过程中改善系统性能，从而提供了有效的解决方案。使用基于集团的压缩的实体分辨率的Post Efficity Graph Storage首先出现在数据科学方面。
Parquet File Format – Everything You Need to Know!
新的数据口味需要新的方法来存储它！了解有关镶木木材文件格式的所有您需要了解的所有内容，即Post Parquet文件格式 - 您需要知道的所有内容！首先出现在数据科学上。
Survival Analysis When No One Dies: A Value-Based Approach
Kaplan-Meier的广义版本允许建模连续价值（如货币），而不是二进制信号（如生存），当没有人死亡时，生存分析：首先在数据科学上出现了基于价值的方法。
Non-Parametric Density Estimation: Theory and Applications
对非参数密度估计的理论和实用介绍。非参数密度估计：理论和应用首先出现在数据科学方面。
Rethinking the Environmental Costs of Training AI — Why We Should Look Beyond Hardware
对AI培训中驱动能源，水和碳消耗的因素以及硬件改进是否足够的统计分析。该帖子重新考虑了培训AI的环境成本 - 为什么我们应该超越硬件出现在数据科学方面。
TDS Authors Can Now Receive Payments Via Stripe
作者付款计划刚刚变得更加精简，TDS的作者现在可以通过条纹首先出现在数据科学上。
Empowering LLMs to Think Deeper by Erasing Thoughts
引言最近的大型语言模型（LLMS）（例如OpenAI的O1/O3，DeepSeek的R1和Anthropic的Claude 3.7）表明，允许该模型在测试时间更深入地思考可以显着增强模型的推理能力。他们深思熟虑能力的核心方法称为“经营链”（COT），该模型迭代地产生了中间体[…]赋予LLMS的邮政通过擦除思想的深入思考，这首先出现在数据科学方面。
Will You Spot the Leaks? A Data Science Challenge
当模型飞得太高时：通过数据泄漏的危险旅程，您会发现泄漏吗？数据科学挑战首先出现在数据科学方面。
Log Link vs Log Transformation in R — The Difference that Misleads Your Entire Data Analysis
尽管正常分布是最常用的，但不幸的是，许多现实数据并不正常。当面对极度偏斜的数据时，我们很容易利用日志转换来归一化分布并稳定方差。最近，我使用数据[…] R中的数据链接与日志转换分析了训练AI模型的能源消耗的项目 - 误导您的整个数据分析的差异首先出现在数据科学方面。
A Review of AccentFold: One of the Most Important Papers on African ASR
AccentFold解决了我们许多人可能与之相关的特定问题：当前的ASR系统对非洲元素的英语无法正常工作。这不是因为缺乏尝试。
