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根因分析 Root Cause Analysis

简单介绍了根因分析的基本概念,步骤,主要方法和注意事项等

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#数据分析
大语言模型的应用

大语言模型的应用场景,典型案例和应用过程中需要考虑的问题。

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
4P分析模型

4P分析模型的基本概念,目的意义,应用场景,实现方法和示例等。

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#数据分析
因子分析 FA | Factor Analysis

本文主要简单介绍了因子分析的基本概念,优缺点,应用场景,建模过程,建模时的注意事项,评价指标,实现方法,python示例和模型参数等。

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#算法#机器学习#人工智能
参数估计 Parameter Estimation

介绍了参数估计的基本概念,模型参数,超参数,最大似然估计,贝叶斯估计,以及调参的常用方法网格搜索和随即搜索等

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#机器学习#深度学习#人工智能
网格聚类 Grid Clustering/Grid-based Clustering

本文主要简单介绍了网格聚类的基本概念,优缺点,应用场景,建模时的注意事项,评价指标,实现方法,python示例和模型参数等。

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#聚类#机器学习#算法
根因分析 Root Cause Analysis

简单介绍了根因分析的基本概念,步骤,主要方法和注意事项等

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#数据分析
对抗神经网络 Adversarial Neural Network |ANN

简单介绍了(生成)对抗神经网络的基本概念,应用场景,优缺点,建模过程,实现的类库方法和代码案例等

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#神经网络#人工智能#深度学习 +1
描述性统计分析 Descriptive Statistical Analysis

简单介绍了描述性统计分析的优势,局限性和方法,步骤等

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#python#人工智能#算法
卷积神经网络 Convolutional Neural Network | CNN

介绍了卷积神经网络的基本思想,应用场景,优缺点,建模过程中的注意事项,研究课题,实现的类库方法和代码案例等

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#cnn#人工智能#神经网络 +1
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