选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本文对比了频率线性回归和贝叶斯线性回归两种方法，并对后者进行了详细的介绍，分析了贝叶斯线性回归的优点和直观特征。 我认为贝叶斯学派和频率学派之间的纷争是「可远观而不可亵玩」的学术争论之一。与其热衷于站队，我认为同时学习这两种统计推断方法并且将它们应用到恰当的场景之下会更加富有成效。出于这种考虑，最近我努力学习和应用贝叶斯推断方法，补充学校课程所学的频率统计方法。 贝叶斯线性模型是我最
案件回顾 饭团销售额下滑 现有冰激凌店一年的历史销售数据 数据包括单日的销售量、气温、周几（问题：如何用这些数据预测冰激凌的销量？） 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式，导入python。并画出散点图，观察气温和销售量的关系。 import pandas as pd icecream = pd.read_csv("icecream.csv") import matplotlib.pyplot as plt import pylab plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
探索性数据分析、数据清洗与预处理和多元线性回归模型构建完毕后，为提升模型精度及其稳健性，还需进行许多操作。方差膨胀因子便是非常经典的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。
今天给大家介绍的是来自不列颠哥伦比亚大学Jason E. Hein教授发表在Nature官网News and Views上的文章。在本文中，作者介绍了Shields等人最近发表在Nature上关于加快各种合成反应的优化速度的可访问机器学习工具这一工作，并揭示了人为认知偏见如何影响优化。
PLS回归主要的客户来自于化学、药品、食品和塑料行业。在本文中，我们将使用此类背景下的示例（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文会围绕一张流程图和两个Demo讲解，正确的食用方式是用电脑打开本文，跟着流程图、Demo一边看、一边敲、一边学。
在这篇文章中，我们将着重探讨高维数据下的机器学习应用，以房屋市场租金价格预测为例。在实际生活中，房屋租金作为一个重要的经济指标，被广泛应用于城市规划、财务投资等方面的决策中。然而，如何准确地预测房屋租金价格却一直是一个具有挑战性的问题。
Svelte基本使用方式上和Vue很相似，组件的HTML，CSS，JS写在一个.svelte的文件中。
对无序型离散变量而言，以本案例中的手机品牌为例，对于名义型离散变量,关注的是该变量的取值分别有哪些，各个取值占比是多少。从表格上看，列出离散变量各个取值的数量和占比即可:
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在 JavaScript 前端开发框架中，Svelte 算是一个新来的搅局者，在网上我们已经听到很多关于 Svelte 的哔哔。因此我决定试试这个家伙，顺便跟 React 做个简单的比较。
导读：在软件开发的大潮中，重写项目常常被视为一项既常见又充满挑战的任务。本文作者结合自身多年的实战经验，深入剖析了前端与后端重写之间的异同，并特别分享了从 React 向 Svelte 迁移的历程，其中遇到的种种难题与收获均一一呈现。通过对比 Svelte 与 React 在性能、开发速度及开发者满意度等方面的表现，作者认为 Svelte 具有成为新项目首选框架的潜力，并分享了自己对 Svelte 的独特见解与热切期待。此外，文章还着重强调了项目重写的必要性及其所面临的挑战，同时列举了一些成功的重写案例与失败的教训。若你对软件重写、前端框架的选择以及 Svelte 的优势抱有浓厚兴趣，那么本文定能为你带来深刻的见解与启发。
00 Preface 距离上一篇过去很久了，这一点不像一个想红的作者应该做的事情。这两周的确事务太繁忙，每天想抽一点时间写几句，却始终没这个空闲。昨天我一个堂弟向我咨询机器学习的事情，他表示读过我上一
Svelte吸引开发人员的是其捆绑包小、性能好和易于使用的组合。同时，它也有很多好吃的。已经提供了一个简单的状态管理解决方案，以及随时可用的转换和动画。本入门教程将阐明如何svelte实现这一点。本系列的后续教程将更详细地介绍如何使用Svelte提供的各种可能性来实现应用程序。
引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强大。 我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第一印象是，它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够
Vue 3还没有正式发布，但是维护者已经发布了beta版本，以供我们的用户尝试并提供反馈
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。
Vuex是一个很棒的状态管理库。它很简单，并且可以与Vue很好地集成。为什么有人会离开Vuex？原因可能是即将发布的Vue 3版本暴露了底层的反应系统，并引入了构建应用程序的新方法。新的反应系统非常强大，可以用于集中式状态管理。
最近这些年，随着React、Vue、Angular三大框架逐渐稳定，前端技术栈的迭代似乎也渐渐缓慢下来。并且随着React 16版本推出 Fiber， Vue 3.0 版本的正式发布，前端三大框架都有了自己的护城河。
本文作者：nicolasxiao，腾讯前端高级工程师 引言 本文基于笔者在实际项目中应用svelte的调研报告整理而来，实际项目中，通过将 vue3 替换成 svelte，框架体积就从337.46kb减少到18kb，页面性能指标提升了57%。通过阅读本文，可以快速全面了解 svelte 的优缺点，社区支持，基础使用及核心原理。如果您想在实际项目中使用svelte，可以通过本文获得有力的佐证及足够信心。 1 svelte 是什么？ 2、3年前就已经听说过 svelte 这个框架，但一直没有实际使用。svel
生存数据就是关于某个体生存时间的数据。生存时间就是死亡时间减去出生时间。例如，以一个自然人的出生为“出生”，死亡为“死亡”。 那么，死亡时间减去出生时间，就是一个人的寿命，这是一个典型的生存数据。类似的例子，还可以举出很多。所有这些数据都有一个共同的特点， 就是需要清晰定义的：出生和死亡 。如果用死亡时间减去出生时间，就产生了一个生存数据。因为死亡一定发生在出生的后面，因此，生存数据一定是正数。 因为，从理论上讲，出生死亡时间都可能取任意数值，因此 生存数据一定是连续的正数。
Vue.js 因其简单性、反应性和强大的生态系统而在前端开发人员中获得了广泛的欢迎。随着 Vue.js 3 的发布，Vue 应用程序中的状态管理变得更加高效和灵活。在本文中，我们将深入探讨 Vue.js 3 状态管理，涵盖基本概念并提供实际示例。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/10-useful-custom-hooks-with-vue-js-37f0fd42ce0d
2023 年了，我即将跑路的同事出去面试的时候，告诉我发现面试官还在问“不同框架的响应式有什么区别”这样老生常谈的问题！
Svelte 是我用过最爽的框架，就算 Vue 和 React 再强大，生态再好，我还是更喜欢 Svelte，因为它开发起来真的很爽。
今天给大家分析8个Python中常用的数据分析工具，Python强大之处在于其第三方扩展库较多。 本文介绍数据分析方面的扩展库分别为：NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim，下面对这八个扩展库进行简单介绍，以及相关的代码案例
Svelte 是一种全新的前端框架，与传统的虚拟DOM框架不同，它采用了一种全新的编译思想，能够将组件化开发的代码在构建时转换成高效的JavaScript代码，从而实现了更小的体积、更快的性能。本文将介绍Svelte框架的特点、优势以及为什么它被称为下一代前端框架的革命性选择。
Svelte在2019年中成为后起之秀，接下来，让我们来简单的了解一下，这个新的框架。
前端框架的复杂度最近一段时间频频遭到质疑，引发了一些吐槽，甚至有一篇文章提到：『前端所有主流的框架，都是在欺欺人』。本文主要是向前端的初学者介绍前端框架的发展历程及设计思想，比如为何要引入这样那样的“复杂度”？这样『设计』有什么好处？是为了解决什么问题？了解其背后的原因，我们或许就不会那么多抱怨了。
「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。主要将分为两个部分：
Svelte是前端框架界新秀，以小巧、响应式、无virtual Dom著称，就像React有对应的SSR框架Next.js一样，Svelte也有自己官方的SSR 框架Sapper，也是小巧，灵活。
机器学习的研究领域是发明计算机算法，把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务，而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异 基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能，需要依据一定的检验标准 改进模型的性能，有时候需要利用更高级的方法，有时候需要更换模型 机器学习算法
近年来，化学合成和数据科学的交叉导致了一些新兴工具的出现，包括用于逆合成和反应预测的算法，以及用于高通量、自动化合成的机器人。近日，来自美国密歇根大学安娜堡分校的Tim Cernak、普林斯顿大学的Abigail G. Doyle和加州大学伯克利分校的Richmond Sarpong合作在Nature Reviews Methods Primers 上发表Primer文章，总结当前计算机科学尤其是机器学习在逆合成（图1b）、反应预测（图1c）和自动化合成领域（图1d）的应用，旨在向非计算专家介绍化学信息学理论领域的现状，包括实验和理论方面，以及目前使用的自动化软件和硬件。
质量是物理学中的7个基本量纲之一。在工业生产和日常生活中，我们都需要获取一个物体的质量，比如购买某件商品时，需要确定其质量大小，或者以质量作为中间量以进一步获得物体的其他参数，如质心、偏心等。
Svelte 3 Tutorial For The Impatient Developer (2019)
自从引入组合式 API 的概念以来，一个主要的未解决的问题就是 ref 和 reactive 到底用哪个。reactive 存在解构丢失响应性的问题，而 ref 需要到处使用 .value 则感觉很繁琐，并且在没有类型系统的帮助时很容易漏掉 .value。
在过去几年中，发生的最大的一个开发范式层面的一个变化肯定是 React Hooks，React Hooks 推出可以说是启发了很多组件逻辑表达和逻辑附用的新范式。
从纸媒时代到互联网时代，再到移动互联网时代，虽然信息的载体发生变化，但信息的呈现形式仍以「文字」为主。
作为后起之秀，Svelte到底是怎么俘获大批开发者的呢？我们先从它的特性开始说起。
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
先上结论，当然是可以的： https://github.com/vuejs/vue-next/tree/master/packages/ref-transform
导读：在现代应用程序的开发征途中，开发者们持续遭遇着日新月异的万幸技术挑战与抉择。近期，Svelte 框架迎来了其里程碑式的 5.0 版本，该版本承诺在功能与性能上实现质的飞跃，为用户带来前所未有的体验。Svelte 的缔造者 Rich Harris 在一次访谈中，详尽阐述了这一新版本所蕴含的优势与革新，包括显著提升的灵活性、令人瞩目的速度提升，以及更为精炼的代码编写艺术。然而，面对 React Server Components（RSC）这股新兴技术潮流的兴起，Harris 也坦诚地指出了伴随而来的挑战，特别是组件分离策略的调整与数据获取复杂性的增加。 本文中，我们将与读者一同深入剖析 Harris 对于 Svelte 5.0 的独到见解，探讨他是如何巧妙应对框架设计中的种种难题，并展望 React Server Components 对前端开发流程可能带来的深远影响。通过细致入微的技术剖析与实战应用的探讨，我们将揭示这场技术革新背后的核心议题与应对策略。无论你是 Svelte 的忠实拥趸，还是对前端开发技术世界充满好奇的探索者，本文都将为你奉上一场思想盛宴，激发你的深刻思考与洞见。
作者简介 shuan feng，携程高级前端开发工程师，关注性能优化、低代码、svelte等领域。 一、技术调研 最近几年，前端框架层出不穷。近两年，前端圈又出了一个新宠：Svelte。作者是 Rich Harris，也就是 Ractive, Rollup 和 Buble的作者，前端界的“轮子哥”。 通过静态编译减少框架运行时的代码量。一个 Svelte 组件编译之后，所有需要的运行时代码都包含在里面了，除了引入这个组件本身，你不需要再额外引入一个所谓的框架运行时！ 在Github上拥有 5w 多的 st
Svelte和React、Vue这些JavaScript框架类似，希望开发者更好的去构建交互式界面，但不同的是Svelte在构建/编译阶段将应用程序转换为理想的 JavaScript 应用，而不是在运行阶段 解释应用程序的代码。
Svelte是一款新兴的前端框架，以其独特的编译时优化机制著称，能够在构建时将复杂的UI逻辑转换为高效的JavaScript代码，从而实现高性能的Web应用。本文将深入解析Svelte的架构、核心概念以及代码优化策略。
svelte-webchat一款基于svelte3.x+sveltekit+svelteLayer开发构建的仿微信PC版聊天实例。
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