7种回归技术
端到端（end-to-end）学习
计算机视觉的五个趋势
主题模型结合词向量模型(Improving Topic Models with Latent Feature Word Representations)
用python生成随机数的几种方法
一个基于Python的机器学习项目——各种Kaggle比赛的解决方案
深度学习之LSTM模型
XLNet基本思想简介以及为什么它优于BERT
并集选则器和通配符
类选择器
Dirichlet Distribution（狄利克雷分布）与Dirichlet Process（狄利克雷过程）
回归模型中的交互项简介（Interactions in Regression）
贝塔分布（Beta Distribution）简介及其应用
矩母函数简介（Moment-generating function）
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）的详细推导过程
H5文件简介和使用
stata 用outreg2输出回归结果
深度学习技巧之Early Stopping（早停法）
最小二乘法（Least Squares）详细介绍