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摘要: 全文链接:https://tecdat.cn/?p=40283 原文出处:拓端数据部落公众号 潜在类别混合模型假设总体具有异质性,由 GG 个潜在类别组成。在多变量的情况下,潜在类别是根据 KK 个纵向结果来定义的,从而形成 GG 个组,每个组的特征由 KK 个轨迹均值轮廓集表示。 多变量潜在类别混 阅读全文
posted @ 2025-03-07 18:26 拓端tecdat 阅读(59) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:https://tecdat.cn/?p=40240 在当下快速发展的科技浪潮中,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。AI大模型的出现,更是为众多领域带来了全新的发展机遇与挑战。本报告聚焦于AI大模型中的佼佼者——DeepSeek,通过深度剖析其技术特性、应用场景、市场表现以及 阅读全文
posted @ 2025-03-07 18:25 拓端tecdat 阅读(171) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:https://tecdat.cn/?p=40233 在科技产业蓬勃发展的进程中,AI技术已经成为推动众多领域变革的核心力量,智慧生活领域也不例外。如今,AI技术广泛融入各类产品与服务,从智能家居设备到工业自动化系统,处处都有AI的身影。这种广泛应用不仅改变了人们的生活方式,也为企业带来了 阅读全文
posted @ 2025-03-07 18:24 拓端tecdat 阅读(74) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:https://tecdat.cn/?p=40211 在当今数字化时代,人工智能正以前所未有的速度重塑着各个行业的发展格局,成为推动经济增长和创新变革的关键力量。本报告汇总解读深入剖析全球及中国人工智能计算力的发展态势,凭借大量详实的数据和专业的分析方法,为读者呈现出该领域的全景画卷。从全 阅读全文
posted @ 2025-03-04 19:26 拓端tecdat 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 全文链接:https://tecdat.cn/?p=40152 原文出处:拓端数据部落公众号 在统计学领域中,层次建模是一种极为强大且实用的工具。它能够巧妙地处理复杂的数据结构,通过分层的方式对数据进行建模。在贝叶斯统计的框架内,层次建模优势尽显,其可以有效地融合先验信息,进而实现更精准的推断。这种 阅读全文
posted @ 2025-03-04 19:25 拓端tecdat 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:https://tecdat.cn/?p=40149 在当下复杂且多变的商业环境里,企业增长面临着前所未有的挑战与机遇。全球经济形势的起伏不定、技术创新的加速迭代以及社会需求的深刻转变,共同塑造了一个充满不确定性的市场环境。身处其中的企业,必须精准把握行业动态,积极调整战略布局,才能在激烈 阅读全文
posted @ 2025-03-04 19:24 拓端tecdat 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接: https://tecdat.cn/?p=39983 如今出行领域变动剧烈,新能源汽车市场犹如一只大手,快速重塑着全球汽车产业。它不仅是技术创新激烈交锋的战场,更是经济增长与可持续发展的重要引擎。政策风向的转变和消费者需求的升级等诸多因素,相互纠缠、彼此影响,深刻地左右着新能源汽车市场的 阅读全文
posted @ 2025-03-04 19:23 拓端tecdat 阅读(298) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 全文链接:https://tecdat.cn/?p=39937 原文出处:拓端数据部落公众号 本文聚焦于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法在贝叶斯推断中的Python实现。通过介绍MCMC的基础原理、在贝叶斯推断中的应用步骤,展示了其在解决复杂分布采样问题上的强大能力。同时,借助具体实际案例,阐述了 阅读全文
posted @ 2025-03-04 19:22 拓端tecdat 阅读(84) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接: https://tecdat.cn/?p=39932 在当下复杂多变的商业环境中,中国消费者市场正经历着深刻的变革。经济增长模式的转变、宏观经济环境的不确定性,都在重塑着消费者的行为与偏好。深入理解这些变化,对于企业制定精准有效的市场策略、把握增长机遇至关重要。 本报告汇总洞察基于文末4 阅读全文
posted @ 2025-02-23 20:10 拓端tecdat 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 全文链接:https://tecdat.cn/?p=39864 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Weilong Zhang 本研究旨在利用机器学习和深度学习模型对糖尿病数据进行分析和预测。通过对糖尿病数据集的读取、预处理、特征分析,运用多种机器学习算法如逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林、支持 阅读全文
posted @ 2025-02-23 20:08 拓端tecdat 阅读(105) 评论(0) 推荐(0)
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