Demystifying Policy Optimization in RL: An Introduction to PPO and GRPO
PPO和GRPO的初学者友好指南：简化策略优化，以强化学习后，在RL中脱神秘的策略优化：PPO和GRPO的介绍首先出现在数据科学方面。
Prototyping Gradient Descent in Machine Learning
使用随机 /批次GD的数学定理和信用交易预测，机器学习中的原型梯度下降首先是在迈向数据科学的。
Estimating Product-Level Price Elasticities Using Hierarchical Bayesian
使用一种模型来个性化ML结果，首先，使用层次贝叶斯估算产品级别的价格弹性，首先出现在数据科学方面。
Do More with NumPy Array Type Hints: Annotate & Validate Shape & Dtype
通过完整的通用规范改进静态分析和运行时验证该帖子使用numpy阵列类型提示进行更多：注释和验证形状和DTYPE首先出现在数据科学上。
How to Evaluate LLMs and Algorithms — The Right Way
永远不要错过我们每周的新闻新闻，这是我们每周的新闻通讯，其中包括一流的编辑选择，深度潜水，社区新闻等。立即订阅！如果您看到的输出不符合期望，那么将大型语言模型和强大的算法集成到工作流程中所需的所有艰苦工作都可能浪费。 […]如何评估LLM和算法的帖子 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
Multiple Linear Regression Analysis
在实际数据上实施多个线性回归：使用Python的假设检查，模型评估和结果解释。后来的多线性回归分析首先出现在数据科学上。
Google’s AlphaEvolve: Getting Started with Evolutionary Coding Agents
简介Alphaevolve [1]是Google DeepMind的新型编码代理。让我们看看它是什么以及为什么它会产生炒作。 Google论文的大部分声称Alphaevolve通过改善代码的能力来促进新的研究，直到它以一种非常好的方式解决问题。 […] Google帖子的Alphaevolve：首先出现在进化编码剂方面。
Inheritance: A Software Engineering Concept Data Scientists Must Know To Succeed
编码概念将业余与专业数据科学家区分开来：软件工程概念数据科学家必须知道成功的概念才能首先朝着数据科学迈进。
What Statistics Can Tell Us About NBA Coaches
使用Python来确定NBA教练的来历，以及什么使他们成功的统计数据可以告诉我们有关NBA教练的统计信息首先出现在数据科学方面。
About Calculating Date Ranges in DAX
执行日期计算时，创建日期范围可能会有所帮助。但是，我们该怎么做，在哪种情况下，哪种DAX功能可以帮助我们呢？现在，您可以了解有关此主题的更多信息。有关计算日期范围DAX的帖子首先出现在数据科学上。
Top Machine Learning Jobs and How to Prepare For Them
解释了不同的机器学习角色，邮政上顶机器学习工作以及如何为它们做准备，首先是在数据科学方面。
Use PyTorch to Easily Access Your GPU
或…ML库如何加速非ML计算该帖子使用Pytorch轻松访问您的GPU首先出现在数据科学上。
Building AI Applications in Ruby
为什么Ruby可能是编写您的下一个AI Web应用程序的最佳语言。在Ruby中构建AI应用程序的帖子首先出现在数据科学上。
What the Most Detailed Peer-Reviewed Study on AI in the Classroom Taught Us
一种元分析，结果证明了积极的研究需要进一步研究，该文章最详细的同行评审研究中，教室中教给我们的AI的研究首先出现在数据科学方面。
I Teach Data Viz with a Bag of Rocks
这就是为什么特定领域的集成在您的数据科学工作流程中重要的帖子I教授数据，即用一袋岩石出现在数据科学方面。
Optimizing Multi-Objective Problems with Desirability Functions
应用于一个非常真实的问题：烘烤面包！优化具有可取功能的多目标问题的帖子首先出现在数据科学上。
