On the Minimal Degree Bias in Generalization on the Unseen for non-Boolean Functions
我们研究了随机特征 (RF) 模型和 Transformer 的域外泛化。我们首先证明，在“在看不见的 (GOTU) 上泛化”设置中，训练数据在域的某些部分完全可见，但在另一部分进行测试，对于小特征范围内的 RF 模型，收敛发生在最小程度的插值器上，就像布尔情况一样 (Abbe 等人，2023)。然后，我们考虑稀疏目标范围，并解释该范围与小特征范围的关系，但使用不同的正则化项，可以改变图片……
Omnipredictors for Regression and the Approximate Rank of Convex Functions
考虑监督学习设置，其目标是学习根据分布中的点 x 预测标签 y。损失函数类 L 和假设类 C 的全能预测器是这样的预测器，对于 L 中的每个损失，其预测的预期损失小于 C 中的最佳假设。自从 [GKR+21] 的工作引入这一概念以来，在 y∈{0,1} 的二元标签设置中已经有大量工作，但对于 y∈[0,1] 可以是连续的回归设置，人们知之甚少。我们的主要概念贡献是充分的概念……
From Fractions to Functions: Navigating Key Topics in GCSE Maths
Sophia Birk 是一位目前居住在波兰的数字游民，也是 AATT 教育工作者团队的国际成员，并且...
Unlocking Data Insights: Key Pandas Functions for Effective Analysis
本文旨在介绍一些对数据分析至关重要的 Pandas 函数。通过掌握这些工具，您可以无缝处理缺失值、删除重复项、替换特定值以及执行其他几个数据操作任务。
5 Tips for Writing Better Python Functions
本教程介绍了五种简单而有效的实践，用于编写更好且可维护的 Python 函数。
TinyAgent: Function Calling at the Edge
LLM 能够通过普通语言（例如英语）执行命令，这使得代理系统能够通过协调正确的工具集（例如 ToolFormer、Gorilla）来完成用户查询。这与最近的多模式努力（例如 GPT-4o 或 Gemini-1.5 模型）一起扩大了 AI 代理的可能性范围。虽然这非常令人兴奋，但这些模型的模型大小和计算要求通常要求在云端进行推理。这可能会给它们的广泛采用带来一些挑战。首先，将视频、音频或文本文档等数据上传到云端的第三方供应商可能会导致隐私问题。其次，这需要云/Wi-Fi 连接，而这并不总是可行的。例如，部署在现实世界中的机器人可能并不总是有稳定的连接。除此之外，延迟也可能是一个问题，因为将大量数
The Aggregate Production Function and Solow's "Three Denials"
本文回顾了索洛新古典增长模型的关键支柱，即总生产函数。我们回顾了这个工具是如何诞生的，以及它是如何存活至今的，尽管三项批评削弱了它存在的理由。
The Estimation of Production Functions with Monetary Values
几十年来，有关生产函数估计的文献一直集中在通过不同的估计程序消除内生性偏差，以获得正确的要素弹性和其他相关参数。该问题的理论讨论正确地假设生产函数是物理投入和产出之间的关系。
The Sigmoid Function and Its Role in Neural Networks
为什么重要：Sigmoid 函数是神经网络中常用的激活函数，尤其是对于二元分类问题。
Machine Learning For Kids: Advanced Python Functions
为什么重要：儿童机器学习：高级 Python 函数教程是专门为 6 至 10 年级的学生设计的。
Machine Learning For Kids: Python Functions
为什么重要：儿童机器学习：Python 函数教程是专门为 6 至 10 年级的学生设计的。
Keras Loss Functions Used in Machine Learning: An In-depth Guide
为什么重要：在本文中，让我们了解 Keras 损失函数、它如何影响深度学习架构及其在现实生活中的应用。
Softmax Function and its Role in Neural Networks
为什么重要：本文重点介绍了 softmax 函数及其在神经网络中的作用以及不应在哪些用例中使用。
Understanding and Implementing Loss Functions in PyTorch and Their Role in Machine Learning
为什么重要：PyTorch 是一个用于人工智能的开源深度学习框架，以其灵活性、易用性、训练循环和快速学习率而闻名。
The Realty behind the wave function and Relativity
爱因斯坦对无法解释的事物的解释 人们可以将现实定义为世界或事物的实际存在状态，而不是理想主义或概念性的想法。目前，科学试图通过两种方式来解释和定义我们宇宙的现实。第一种是量子力学或分支... 阅读更多帖子波函数和相对论背后的现实首先出现在统一量子和相对论理论中。
本文是我写的关于量子谐振子的文章系列的第 5 部分。如果你还没有读过第 1 部分：量子谐振子简介、第 2 部分：带有无量纲项的薛定谔方程、第 3 部分：渐近解和第 4 部分：薛定谔方程的级数解，那么你就无法理解我将在本文中解释的内容，因此阅读这些文章是必须的。在本文中，我将向你介绍 Hermite 多项式。虽然我不会讨论它的全部细节和规范化，因为它是一个高级数学主题并且超出了本文的范围，但你可以直接在网上搜索它，那里有一些关于它的示例资源。在继续阅读之前，请记住，当我们在上一篇文章中介绍 H 时，我们将其声明为一个未知变量。在本文中，我们将尝试对此进行更多了解。因此，如果您在我上一篇文章的公式
sparklyr 1.5: better dplyr interface, more sdf_* functions, and RDS-based serialization routines
与之前的所有三个 sparklyr 版本不同，最近发布的 sparklyr 1.5 更注重增强现有的 sparklyr 功能，而不是创建新功能。因此，我们采纳了许多来自 sparklyr 用户的宝贵建议，并在一系列错误修复和改进中成功解决了这些问题。
