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30年前岳父獲提名 30年后女婿終圓夢(mèng)

動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的理論和應(yīng)用研究綜述

資產(chǎn)價(jià)格的可預(yù)測(cè)性——2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)評(píng)述

有效市場(chǎng)與諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)

動(dòng)物精神驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)

拉爾斯·彼得·漢森：怎樣利用數(shù)據(jù)解決深層社會(huì)問(wèn)題？|大數(shù)據(jù)|拉爾斯·彼得·漢森

諾獎(jiǎng)得主漢森：真正的挑戰(zhàn)在于，如何讓不確定性不那么“悲慘”

數(shù)據(jù)科學(xué)與R語(yǔ)言: EM算法的R實(shí)現(xiàn)和高斯混合模型

互助問(wèn)答第656期：如何調(diào)整系統(tǒng)GMM的顯著性？

基于廣義力學(xué)模型的《傷寒論》太陽(yáng)病辨證要點(diǎn)挖掘研究

諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)與金融資產(chǎn)定價(jià)

GMM

諾貝爾獎(jiǎng)得主：實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)的勝利

2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)公布

我們不盛產(chǎn)諾貝爾獎(jiǎng)得主，但盛產(chǎn)諾貝爾獎(jiǎng)女婿

經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究中的誤區(qū)，全部是經(jīng)驗(yàn)

什么是廣義線性模型？

聲紋識(shí)別（說(shuō)話人識(shí)別）技術(shù)

五分鐘搞定計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：你記住這十二點(diǎn)就夠了

【深度解讀】陶建華：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與語(yǔ)音

聚類(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model

聚類算法K

EM算法(Expectation Maximization)

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)概述

文本無(wú)關(guān)的聲紋識(shí)別 驗(yàn)證

隨機(jī)車載下鋼箱梁橋疲勞損傷概率模型

詳解EM算法與混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)

圖像分割之（三）從Graph Cut到Grab Cut

掌握高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心方法及Stata操作_陳強(qiáng)老師主講

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域