Finding Eigenvalues and Eigenvectors (student stuff)
。在经济学课程中应用主成分分析时，我们通常希望降低数据维度。特征值和特征向量有助于我们做到这一点。在宏观经济学中 - 特别是当我们使用动态编程和钟声方程来解决优化问题时 - 特征值和特征向量有助于我们确定收敛性和稳定性。所以 - 很高兴有[…]
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。
The Quantum Superposition Theorem: A Mathematical Approach
在我之前的文章中，我主要写了关于量子叠加的理论方面。量子叠加是主要的基石理论之一，它为量子物理学提供了奇特之处，并帮助我们解决量子隧穿等关键问题。在我的上一篇文章中，我写了关于正交定理的内容，这是理解量子叠加背后的数学的必要先决条件。除此之外，还需要具备概率知识的初步微积分知识才能理解下面的文字，因为它可能看起来并不像你在纪录片中看到的那样花哨，相反，如果你理解了文字，那么它会更迷人，并支持这一说法：“事实比小说更奇怪”。所以，事不宜迟，让我们深入研究它……为了制定叠加原理，首先我们必须考虑一些潜在的 V(x)，并且对于这个潜在的薛定谔方程已经得到解决。这产生了许多波函数 𝜓ᵢ(x) 及其对应
