主成分分析（PCA）是一种线性降维技术，旨在通过正交变换将高维数据投影到一个低维空间中，同时尽可能保留数据的主要信息。PCA通过找到数据中方差最大的方向（即主成分），将数据沿这些方向进行投影，从而实现降维。主成分分析（PCA）是一种强大的降维工具，通过线性变换将高维数据映射到低维空间，同时保留数据中的主要信息。在实际应用中，PCA不仅可以用于数据压缩和特征提取，还可以帮助我们更好地理解数据结构。希

高斯混合模型（GMM）是一种基于概率的聚类方法，假设数据集由多个高斯分布（也称为“成分”或“簇”）混合生成。与K-Means等传统聚类算法不同，GMM不仅考虑簇的中心，还考虑簇的形状和大小，通过估计每个数据点属于各个簇的概率，实现更为灵活和准确的聚类效果。复杂数据分布：适用于簇形状不规则、大小不一的数据集。软聚类：允许数据点属于多个簇，适用于模糊边界的聚类任务。概率解释：提供每个数据点的聚类概率，

决策树是一个树状模型，用于表示决策过程或概率事件过程。在每一个内部节点上，它都会对某个属性进行测试，根据测试结果，进一步沿着分支进行决策，直到达到叶节点，此时得到一个决策结果。随机森林是一个包含多个决策树的集合，用于对新的数据点进行预测。通过每棵树产生的预测结果进行“投票”或平均，来确定随机森林的最终预测。

机器学习介绍

Transformer模型革新了自然语言处理，完全基于自注意力机制取代传统RNN结构。其创新架构包括：1)多头自注意力层并行处理长距离依赖；2)位置编码保留序列信息；3)残差连接和层归一化解决梯度消失；4)掩码机制实现序列生成。通过堆叠编码器-解码器结构，Transformer克服了传统序列模型的并行计算瓶颈，成为BERT、GPT等现代NLP模型的基石。实验证明，该架构在机器翻译等任务中表现出色，

本文系统介绍了Prompt（提示词）的概念与应用。Prompt是引导AI生成特定输出的文本输入，广泛应用于内容创作、编程辅助、数据分析等场景。文章重点阐述了结构化Prompt框架，包括角色、任务、格式三要素，并详细解析了APE、CARE、RACE等9种进阶框架。还提供了讯飞星火、OpenAI等Prompt学习资源，涵盖从基础到高级的Prompt构建方法，帮助用户更高效地使用AI模型。

数据分析中常用的10大数据分析模型

本文系统介绍了Prompt（提示词）的概念与应用。Prompt是引导AI生成特定输出的文本输入，广泛应用于内容创作、编程辅助、数据分析等场景。文章重点阐述了结构化Prompt框架，包括角色、任务、格式三要素，并详细解析了APE、CARE、RACE等9种进阶框架。还提供了讯飞星火、OpenAI等Prompt学习资源，涵盖从基础到高级的Prompt构建方法，帮助用户更高效地使用AI模型。

非参数检验：单样本K-S检验

非参数检验：两独立样本的非参数检验