The Machine Learning Lessons I’ve Learned This Month
2025年8月：伐木，实验室笔记本，一夜之间运行我本月学到的机器学习课程，首先出现在数据科学方面。
Understanding Matrices | Part 4: Matrix Inverse
矩阵反转，相关公式以及反转在几种特殊类型的矩阵上的表现。邮政理解矩阵|第4部分：矩阵逆向数据科学首先出现。
Crafting a Custom Voice Assistant with Perplexity
如何在覆盆子pithe帖子上构建功能齐全的，免提的语音助手，该帖子制作了具有困惑的自定义语音助手，首先是迈向数据科学的。
Marginal Effect of Hyperparameter Tuning with XGBoost
揭开贝叶斯高参数优化和比较超参数调谐范例的范式XGBoost的高参数调谐后边际效应首先出现在迈向数据科学。
Toward Digital Well-Being: Using Generative AI to Detect and Mitigate Bias in Social Networks
这项研究回答了以下问题：机器学习和人工智能如何帮助我们进行偏见？数字福祉的帖子：使用生成的AI检测和减轻社交网络中的偏见，首先是迈向数据科学的。
Unlocking Multimodal Video Transcription with Gemini
在单个提示中探索如何用扬声器识别抄录视频，以解锁双模式视频转录的帖子首先出现在数据科学上。
How to Import Pre-Annotated Data into Label Studio and Run the Full Stack with Docker
从VOC到JSON：导入预通道使如何将预通道的数据导入标签工作室，并与Docker一起运行完整的堆栈，这首先出现在数据科学方面。
Implementing the Hangman Game in Python
一个初学者友好的项目，旨在了解Python的变量，循环和条件，该邮政在Python实施Hangman Game的邮政首先出现在数据科学方面。
Stepwise Selection Made Simple: Improve Your Regression Models in Python
线性回归中的维度降低：经典的逐步方法和现实世界中的Python应用程序的逐步选择简单：改进Python中的回归模型，首先是迈向数据科学的。
Graph Coloring for Data Science: A Comprehensive Guide
从理论拼图到实际应用，数据科学的帖子图：综合指南首先是针对数据科学的。
A Visual Guide to Tuning Decision-Tree Hyperparameters
超参数调整如何视觉更改决策treesthe之后，在调整决策树超级方面的视觉指南首先出现在数据科学上。
Air for Tomorrow: Why Openness in Air Quality Research and Implementation Matters for Global Equity
了解开源如何帮助您揭开明天的空气质量：空气质量研究和实施的开放性为全球股权的开放性最初出现在数据科学方面。
Get AI-Ready: How to Prepare for a World of Agentic AI as Tech Professionals
探讨了代理AI如何重塑技术职业，从数据到决策，以及专业人士如何为工作的未来做准备，该帖子已经准备就绪：如何为技术专业人员首先出现在数据科学方面。
Everything I Studied to Become a Machine Learning Engineer (No CS Background)
我在旅途中使用的书籍，课程和资源。我研究的帖子成为机器学习工程师（无CS背景）的所有内容首先出现在数据科学方面。
Time Series Forecasting Made Simple (Part 4.1): Understanding Stationarity in a Time Series
seriesthe帖子时间序列预测的直观平稳性指南变得简单（第4.1部分）：了解时间序列中的平稳性首先出现在数据科学上。
The Math You Need to Pan and Tilt 360° Images
平移球形图像只是水平卷，但是垂直倾斜它要棘手。让我们看看数学！帖子首先出现在数据科学上，您需要平移和倾斜360°图像所需的数学。
