New quantum encoding methods slash circuit complexity in machine learning
研究人员简化了量子数据编码方法，显著提高了量子机器学习的效率和稳健性。文章《新的量子编码方法降低了机器学习中的电路复杂性》首次出现在《科学询问者》上。
Medieval gold ring found in castle in Slovakia has rare purple sapphire imported from Sri Lanka
Microsoft科学家开发了一种4D几何编码方法，该方法可减少量子计算机中的错误1,000倍。
Hells Canyon caves reveal unexpected finding about America's deepest gorge
新的研究估计，当湖泊溢出大约210万年前时，地狱峡谷迅速被雕刻而来，迅速雕刻了约2,000英尺。 Microsoft科学家开发了一种4D几何编码方法，该方法可减少量子计算机中的错误1,000倍。 对700年历史的戒指的分析揭示了一个独特的红色紫色蓝宝石，镶有18克拉金，带有狮子装饰。 AI工具向您提供信息还可以从您那里收集大量信息，并可能将其提供给第三方。
Understanding K-Fold Target Encoding to Handle High Cardinality
平衡复杂性和性能：深入了解 K 折目标编码照片由 Mika Baumeister 在 Unsplash 上拍摄简介数据科学从业者在处理不同项目中的不同数据类型时会遇到许多挑战，每个项目都需要独特的处理方法。一个常见的障碍是使用传统机器学习模型难以有效处理的数据格式，导致模型性能不佳。由于大多数机器学习算法都针对数值数据进行了优化，因此将分类数据转换为数值形式至关重要。然而，这通常会过度简化复杂的分类关系，尤其是当特征具有高基数（即大量唯一值）时，这会使处理复杂化并妨碍模型准确性。高基数是指特征中唯一元素的数量，具体解决机器学习环境中分类标签的不同计数。当一个特征有许多唯一的分类标签时，它具有高
