Time Series Forecasting Made Simple (Part 2): Customizing Baseline Models
从简单的平均到混合策略，该部分为更好的预测模型建立了基础。帖子时间序列预测变得简单（第2部分）：自定义基线模型首先出现在数据科学上。
Clustering Eating Behaviors in Time: A Machine Learning Approach to Preventive Health
使用机器学习了解餐食的时间如何支持预防性医疗饮食后饮食行为：预防健康的机器学习方法首先出现在数据科学方面。
Model Compression: Make Your Machine Learning Models Lighter and Faster
深入研究修剪，量化，蒸馏和其他技术，以使您的神经网络更加有效，更易于部署。邮政模型压缩：使您的机器学习模型更轻松，更快地出现在数据科学方面。
The Dangers of Deceptive Data Part 2–Base Proportions and Bad Statistics
可访问的相关性，基本比例，摘要统计数据和不确定性。
The Shadow Side of AutoML: When No-Code Tools Hurt More Than Help
抽象在软件中并不是什么新鲜事物，但是在机器学习中，没有监督的抽象将自动化变成建筑风险。帖子的阴影一面：当无代码工具的痛苦比首先迈向数据科学的帮助更大时。
A Practical Guide to BERTopic for Transformer-Based Topic Modeling
深入研究了Bertopic的6个模块，以将财务新闻转变为有见地的主题，该帖子是基于变形金刚的主题建模的实用指南，首先是迈向数据科学的。
Real-Time Interactive Sentiment Analysis in Python
如何使用Python中的程序性笑脸和opencv和tkinter在Python中的实时交互式情感分析中观察到情感，这首先出现在数据科学方面。
Regression Discontinuity Design: How It Works and When to Use It
从核心思想到现实世界分析 - RDD因果推理的工作方式，如何运行以及如何正确获取它。后回归不连续性设计：它的工作原理以及何时使用它首先出现在数据科学上。
We Need a Fourth Law of Robotics in the Age of AI
人工智能已成为我们日常生活的支柱，彻底改变了行业，加速了科学发现并重塑了我们的交流方式。然而，除了其不可否认的好处之外，AI还激发了我们现有的监管框架努力解决的一系列道德和社会困境。从2024年底开始，两起悲惨的事件是严峻的提醒[…]我们需要在AI时代需要的第四个机器人法律，首先是迈向数据科学的。
How I Built Business-Automating Workflows with AI Agents
我如何通过使用N8N来自动化供应链分析工作流程来提高企业的生产力并降低成本。我如何与AI代理建立业务自动化的工作流程有关数据科学的首先出现。
Make Your Data Move: Creating Animations in Python for Science and Machine Learning
超越Matplotlib的静态图。该帖子使您的数据移动：在Python中为科学和机器学习创建动画首先出现在数据科学方面。
Benchmarking Tabular Reinforcement Learning Algorithms
比较了萨顿（Sutton）关于Gridworld环境的第一部分中的所有方法，首先出现在数据科学的基准测试后标准的表格增强学习算法。
Think. Know. Act. How AI’s Core Capabilities Will Shape the Future of Work
这不仅与技术深度有关，还与战略清晰有关。知道。行为。 AI的核心能力将如何影响工作的未来，首先是迈向数据科学的。
Diffusion Models, Explained Simply
从噪声到艺术：如何使用扩散模型生成高质量的图像The Post Exfusion模型，首先出现在数据科学上。
