Data Science Tutorials
Develop your data science skills with tutorials in our blog. We cover everything from intricate data visualizations in Tableau to version control features in Git.
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Cofounder 2 教程：如何用 AI 代理运营一家公司
了解如何使用 Cofounder 2，通过专门化的 AI 代理，将粗略想法转化为拥有商业计划、品牌套件、工程任务、营销活动和销售流程的结构化公司。
2026年6月17日
随机森林回归：完整指南
随机森林回归的工作原理、失效场景，以及如何评估、调优与解释。包含 Python 实现与模型比较框架。
2026年6月17日
使用 FastHTML 和 MongoDB 构建实时任务管理器
使用 Python 原生工具实现异步 CRUD 操作与 HTMX 交互的完整教程。
2026年6月17日
核密度估计：从原理到实践
核密度估计是一种非参数方法，用于在不假设固定模型的情况下估计数据分布的形状。了解其公式、带宽选择，以及在 Python 与 R 中的上手实现。
2026年6月16日
逻辑回归假设：建模前需要检查什么
一份关于逻辑回归背后假设的实用指南，包括在 Python 与 R 中发现违背的诊断方法，以及当假设不成立时的替代方案。
2026年6月15日
过拟合 vs 欠拟合：模型诊断实用指南
详细讲解机器学习中的过拟合与欠拟合，包括如何识别各自的失效模式、成因，以及通过偏差-方差权衡进行修复的方法。
2026年6月12日
广义线性模型（GLM）：理论与代码的入门指南
一本关于 GLM 的实用指南——它是什么、其三大组件如何协同工作，以及如何在 Python 和 R 中进行拟合与解读。
2026年6月12日
零样本分类：工作原理与适用场景
了解什么是零样本分类、其与 NLI 模型的底层原理、与小样本和微调的对比，以及如何用 Hugging Face Transformers 落地应用。
2026年6月11日
马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）：为复杂概率分布采样
MCMC 指南——涵盖其工作原理、应用理由、常见算法，以及如何在 Python 中用于贝叶斯推断。
2026年6月10日
梯度裁剪：如何防止梯度爆炸
梯度裁剪是一行训练级修复，能防止梯度爆炸破坏深度神经网络训练。本文介绍其工作原理、两种主要方法、阈值选择，以及在 PyTorch 和 TensorFlow 中的实现。
2026年6月10日
代理群集教程：使用 CrewAI 协调 AI 代理
使用 Gemini 3.5 Flash、Olostep 实时网页搜索与分层任务委派，构建一个用于多代理调研与写作工作流的 CrewAI 代理群集。
2026年6月9日
支持向量回归（SVR）：工作原理与适用场景
支持向量回归是一种基于边界的回归方法，它有意忽略小误差，通过核函数处理非线性关系，并能在嘈杂的真实世界数据上表现稳健，而标准回归在这方面往往力有不逮。
2026年6月4日