在《不平衡问题: 深度神经网络训练之殇》一文中，笔者已对缓解不平衡问题的方法进行梳理。限于篇幅原因，介绍比较笼统。在《不平衡之钥: 重采样法何其多》一文中，梳理了缓解不平衡问题的各种重采样方法。...

首先我们先把现代数学中的数理统计中的卡方分布已经烂大街的定义先放下来，我先回到卡方检验的诞生的之地。

现代推荐系统从历史交互中学习用户表征，这就存在着用户特征变化带来的问题，比如收入的增加。历史交互会将过时的信息注入到与最新的用户特征相冲突的表示中，从而导致不恰当的推荐。在这项工作中，作者考虑了在用户特征发生...

概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习...

指象：谓天以景象示意，出自于《汉书》；希望以数据指象为言语，得一类而达之。感谢一路走路，不离不弃的你们，谢谢。

注意：make install 可能会覆盖一些文件，所以这一步要非常小心，默认会生成在 /usr/local/bin 中

问题：distutils.errors.DistutilsError: Could not find suitable distribution for Requirement.parse('pbr')

GNN 模型通常是根据拓扑结构，利用节点特征构建消息传递过程。然而，并不是所有的节点都需要参与消息传递过程，因此，需要一种选择的方法来刻画哪些边上的消息传递是真正需要的，也就是对边信息进行去噪。作者首先给出了一个GC...

（1）给定一个十进制，求Protocol Buffers的 Varint编码；给定一个16进制的 ZigZag编码，求原码；

在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域...