本文介绍了如何利用scipy.stats进行高效的概率建模和不确定性量化。通过冻结分布、蒙特卡罗模拟、参数扫描、重尾分布建模和自助法置信区间，数据科学家能够更好地应对业务风险和决策不确定性，简化模型设计，提高模拟效率，并准确评估极端事件。

本文介绍了一种基于能量的生成流网络概率建模算法，通过随机构造数据策略来建模生成过程，并将昂贵的MCMC探索分摊开来。同时，提出了一个框架，共同训练GFlowNet与能量函数，使其在各种概率建模任务中表现出有效性。

本文研究了两种神经网络模型下，量子电路 Born 机的可学习性。发现具有超对数深度的克里福德电路的输出分布在统计查询模型下不易于学习，限制了学习本地量子电路输出分布的可能性。提供了从概率建模角度学习本地量子电路输出分布的严格见解。

本文提出了一种自适应的核密度估计模型，用于电力系统概率建模。该模型通过分配可学习的权重给核心实现性能改进，并使用修正的期望最大化算法加快优化速度。与高斯混合模型相比，该模型表现良好。

本文介绍了一种基于能量的生成流网络概率建模算法，通过随机构造数据策略来建模生成过程，并将昂贵的MCMC探索分摊开来。同时，提出了一个框架，共同训练GFlowNet与能量函数，使其在各种概率建模任务中表现出有效性。