Python机器学习算法KNN、MLP、NB、LR助力油气钻井大数据提速参数优选及模型构建研究
随着机器学习和大数据分析技术的发展，油气行业数字化转型势在必行，钻井提速参数优选呈现由经验驱动、逻辑驱动向数据驱动转变的趋势。
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Python蒙特卡罗MCMC:优化Metropolis-Hastings采样策略与Fisher矩阵计算参数推断应用—模拟与真实数据分析
本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果，特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素：跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算，该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。
R语言参数自抽样法Bootstrap：估计MSE、经验功效、杰克刀Jackknife、非参数自抽样法可视化
我们如何回答它：估计从标准柯西分布（t 分布 w/df = 1）生成的大小为 20 的随机样本的水平 \(k\) 修剪均值的 MSE。
R语言用Hessian-free 、Nelder-Mead优化方法对数据进行参数估计
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
