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R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化(下)
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课程视频|R语言bnlearn包:贝叶斯网络的构造及参数学习的原理和实例(中)
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R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率
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10天前
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数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(下)
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AI大模型学习理论基础
本文探讨了AI大模型学习的理论基础,包括深度学习(模拟神经元工作原理,通过多层非线性变换提取特征)、神经网络结构(如前馈、循环和卷积网络)、训练方法(监督、无监督、强化学习)、优化算法(如SGD及其变种)、正则化(L1、L2和dropout防止过拟合)以及迁移学习(利用预训练模型加速新任务学习)。这些理论基础推动了AI大模型在复杂任务中的应用和人工智能的发展。
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12天前
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【视频】R语言极值理论EVT:基于GPD模型的火灾损失分布分析|数据分享(下)
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12天前
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MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列
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13天前
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R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(下)
R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据
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