时间序列数据分析的基础包含大量的统计知识。这篇博客主要用通俗的语言描述时间序列数据中涉及到的一些基本统计知识。
Dirichlet Process and Stick-Breaking（DP的Stick-breaking 构造）
并行计算中如何提高处理效率——来自Dask的提示
Eclipse的Web开发环境搭建——从零开始入门介绍
模型中的参数和超参数
[翻译]应用到文本领域的卷积方法
Java入门基础笔记-5
页面内锚点
层次狄利克雷过程（Hierarchical Dirichlet Processes）
使用Python的sklearn包做kmeans
Linux权限管理之基本权限
Dirichlet Distribution（狄利克雷分布）与Dirichlet Process（狄利克雷过程）
贝塔分布（Beta Distribution）简介及其应用
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
回归模型中的交互项简介（Interactions in Regression）
stata 用outreg2输出回归结果
H5文件简介和使用
矩母函数简介（Moment-generating function）
Generative Adversarial Networks 生成对抗网络的简单理解
通过JRI实现java与R的连接、通信
深度学习基础——激活函数以及什么时候该使用激活函数