When Shapley Values Break: A Guide to Robust Model Explainability
Shapley 值是最常见的可解释性方法之一，但它们可能会产生误导。了解如何克服这些限制以获得更好的见解。《当沙普利价值观被打破：稳健模型可解释性指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Heptapleurum karsticola Kongx., Tak.Yamam. & Tagane，在 Kongxaisavath、Tagane、Yamamoto、Phonepaseuth、Dang et Souladeth，2026 年。ຕ້າງຜາຫອມ || DOI：doi.org/10.11646/phytotaxa.737.1.1 facebook.com/PhetlasySOULADETH 摘要从老挝中部的石灰岩喀斯特中描述了五加科的两个新种：Heptapleurum karsticola 和 Trevesia laotica。 Heptapleurum karsticola
Stanford men’s basketball picks up first ranked win since 2023
新生后卫埃布卡·奥科里 (Ebuka Okorie) 拿下红雀队最高的 28 分，帮助斯坦福大学在梅普尔斯馆 (Maples Pavilion) 击败排名第 16 的路易斯维尔大学 (Louisville)。 斯坦福大学男篮自 2023 年以来首次排名第一的胜利出现在《斯坦福日报》上。
Lamek Alipky Taplo: West Papuan Separatist Killed in Counterterrorism Operation
帖子《Lamek Alipky Taplo：西巴布亚分离主义分子在反恐行动中被杀》首先出现在詹姆斯敦。
December 19 - Bayesian economics and statistics
贝叶斯统计已成为经济学中影响力越来越大的框架，为主导二十世纪大部分时间的频率论方法提供了替代方案。贝叶斯方法的核心是围绕概率的概念构建的，概率是一种信念程度，而不是长期频率。贝叶斯方法植根于托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 的 18 世纪著作，并由皮埃尔·西蒙·拉普拉斯 (Pierre-Simon Laplace) 形式化，利用贝叶斯定理根据新证据更新先前的信念。这个简单但强大的原则——后验信念等于数据更新的先验信念——对于经济学家如何建模不确定性、解释证据和做出决策具有深远的影响。
