A Comprehensive Guide to LLM Temperature 🔥🌡️
在构建我自己的基于 LLM 的应用程序时，我发现了许多提示工程指南，但很少有用于确定温度设置的等效指南。当然，温度是一个简单的数值，而提示可能会变得非常复杂，因此作为产品决策，它可能感觉微不足道。尽管如此，选择合适的温度可以极大地改变 […]The post LLM 温度综合指南🔥🌡️ 首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Create Network Graph Visualizations in Microsoft PowerBI
Microsoft PowerBI 是最流行的商业智能 (BI) 工具之一，虽然它具有为整个企业的利益相关者创建动态分析报告所需的所有功能，但创建一些高级数据可视化更具挑战性。本文将介绍如何在 Microsoft PowerBI 中创建大型网络图可视化 […] 如何在 Microsoft PowerBI 中创建网络图可视化的文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Efficient Metric Collection in PyTorch: Avoiding the Performance Pitfalls of TorchMetrics
指标收集是每个机器学习项目的重要组成部分，使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下，指标的收集和计算不应给训练过程带来任何额外开销。然而，就像训练循环的其他组件一样，低效的指标计算可能会带来不必要的开销，增加训练步骤[…]PyTorch 中的高效指标收集：避免 TorchMetrics 的性能陷阱首先出现在 Towards Data Science 上。
Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python
最小成本流优化将通过节点和边缘网络移动流量的成本降至最低。节点包括源（供应）和接收器（需求），具有不同的成本和容量限制。目的是找到在遵守所有容量限制的同时将容量从源移动到接收器的最低成本方法。应用 […]The post Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python appeared first on Towards Data Science.
ML Feature Management: A Practical Evolution Guide
在机器学习的世界里，我们痴迷于模型架构、训练管道和超参数调整，却常常忽略了一个基本方面：我们的特征在其整个生命周期中如何生存和呼吸。从每次预测后消失的内存计算到几个月后重现精确特征值的挑战，我们处理特征的方式可能会 […] 文章 ML 特征管理：实用演进指南首次出现在 Towards Data Science 上。
Towards Data Science is Launching as an Independent Publication
自 2016 年成立 Towards Data Science 以来，我们已经在 Medium 上建立了最大的出版物，拥有一个专注于数据科学、机器学习和人工智能的读者和贡献者社区。Medium 构建了一个很棒的平台，如果没有它的帮助，我们就无法接触到我们的受众。截至 2025 年 2 月 3 日星期一，Towards […]文章《Towards Data Science 即将作为独立出版物推出》首先出现在 Towards Data Science 上。
Neural Networks – Intuitively and Exhaustively Explained
对现代人工智能中最基本架构的深入探索。文章“神经网络——直观而详尽的解释”首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Get Promoted as a Data Scientist
不到 2 年内获得 2 次晋升的首席数据科学家的建议文章“如何晋升为数据科学家”首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Find Seasonality Patterns in Time Series
使用傅里叶变换检测季节性成分文章“如何在时间序列中查找季节性模式”首先出现在 Towards Data Science 上。
Why ETL-Zero? Understanding the shift in Data Integration as a Beginner
当我准备 Salesforce Data Cloud 认证时，我遇到了 Zero-ETL 这个术语。继续阅读 Towards Data Science »
Detecting Anomalies in Social Media Volume Time Series
我如何检测社交媒体量中的异常：基于残差的方法照片由 Joshua Hoehne 在 Unsplash 上拍摄在社交媒体时代，分析对话量对于了解用户行为、检测趋势以及最重要的是识别异常至关重要。了解异常发生的时间可以帮助管理层和营销部门应对危机情况。在本文中，我们将使用来自 Twitter 的真实示例，探索一种基于残差的方法来检测社交媒体量时间序列数据中的异常。对于这样的任务，我将使用 Numenta Anomaly Benchmark 的数据，它提供了 Twitter 帖子的成交量数据，其基准测试中有 5 分钟的帧窗口。我们将从两个角度分析数据：作为第一个练习，我们将使用完整数据集检测异常，然
Calibrating Marketing Mix Models In Python
实用指南第 2 部分，帮助您掌握 pymc 中的 MMM 用户生成的图像本系列是关于什么的？欢迎阅读我的营销组合模型 (MMM) 系列第 2 部分，这是一本实用指南，可帮助您掌握 MMM。在本系列中，我们将介绍模型训练、验证、校准和预算优化等关键主题，所有这些都使用强大的 pymc-marketing python 包。无论您是 MMM 新手还是想要提高技能，本系列都将为您提供实用的工具和见解，以改进您的营销策略。如果您错过了第 1 部分，请在这里查看：掌握 Python 中的营销组合模型简介在本系列的第二部分中，我们将把重点转移到使用来自实验的信息先验来校准我们的模型：为什么校准营销组合模型
My Medium Journey as a Data Scientist: 6 Months, 18 Articles, and 3,000 Followers
Medium 作家的真实数字、收入和数据驱动的增长策略继续阅读 Towards Data Science »
AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释：带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略它们，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它构建新的树来修复这些错误，从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
Jointly learning rewards and policies: an iterative Inverse Reinforcement Learning framework with…
联合学习奖励和策略：具有排序合成轨迹的迭代逆强化学习框架一种新颖的可处理和可解释算法，用于从专家演示中学习照片由 Andrea De Santis 在 Unsplash 上拍摄简介模仿学习最近在机器学习社区中引起了越来越多的关注，因为它能够通过观察到的行为将专家知识转移到自主代理。第一类算法是行为克隆 (BC)，旨在直接复制专家演示，将模仿过程视为监督学习任务，其中代理尝试匹配专家在给定状态下的行为。虽然 BC 简单且计算效率高，但它经常受到过度拟合和泛化能力差的影响。相比之下，逆强化学习 (IRL) 通过推断奖励函数来瞄准专家行为的潜在意图，该奖励函数可以解释专家的行为在考虑的环境中是最佳的
The Four Pillars of a Data Career
获得入门级数据分析师职位的技术基础照片由 Jon Tyson 在 Unsplash 上拍摄TLDR；电子表格 (Excel)SQL 可视化工具 (Tableu 或 Power BI)脚本语言 (Python 或 R)简介试图进入数据领域的人经常问我，他们需要学习哪些技能才能获得第一份数据工作，以及他们应该在哪里学习这些技能。这篇文章是我在过去 5 年里为有抱负的数据科学家、分析师和工程师提供的建议的提炼。本文主要面向希望获得第一份数据工作机会的自学成才的数据骑师。如果你正在阅读这篇文章，那么你的第一份工作很可能就是分析师。数据领域的大多数入门级职位都是分析师，我不认为数据科学家或数据工程师是入
Solving the classic Betting on the World Series problem using hill climbing
使用爬山法解决经典的世界职业棒球大赛投注问题爬山法的简单示例 — 解决没有优化技术就难以解决的问题世界职业棒球大赛投注是一个古老、有趣且具有挑战性的难题。这也是一个展示优化技术（称为爬山法）的好问题，我将在本文中介绍该技术。爬山法是一种成熟且相对简单的优化技术。网上还有许多其他使用它的示例，但我认为这个问题允许对该技术进行有趣的应用，值得一看。在加州大学戴维斯分校托管的页面上可以看到这个谜题。为了节省您的查找时间，我将在此重复：[E. Berlekamp] 世界职业棒球大赛投注。您是一名经纪人；您的工作是满足客户的愿望，而不会让您的任何个人资本面临风险。您的客户希望对世界职业棒球大赛的结果下
