Centering a map projection on the mapped region

‘Zero-Shot Probabilistic Stock Returns Forecasting with Pretrained RVFL Networks’ accepted at COPA 2026 (and to appear in the Proceedings of Machine Learning Research)

Bài báo "Dự báo lợi nhuận cổ phiếu zero-shot bằng mạng RVFL đã tiền huấn luyện" được chấp nhận đăng tại hội nghị COPA 2026. Mã nguồn và liên kết bài báo đã được công bố.

Lập trình viên chuyên về phân tích dữ liệu hoặc AI, đặc biệt là trong lĩnh vực dự đoán thị trường tài chính, nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng mạng lưới RVFL (Randomized Variational Feature Learning) đã được pretrain để dự đoán kết quả thị trường một cách hiệu quả mà không cần dữ liệu huấn luyện trước (zero-shot), giúp tối ưu hóa hiệu suất và ứng dụng trong các dự án thực tế.

Join the R-Community on Google Groups and the next London R Users Group Social Event

Think about Stackoverflow/Reddit minus the negativity.

Analyzing Financial Trends: Kalman Filtering for Gold vs Bitcoin

Bài viết giới thiệu phương pháp lọc Kalman để phân tích xu hướng tài chính giữa vàng và Bitcoin, nhằm giảm nhiễu và cải thiện độ chính xác trong dữ liệu. Nghiên cứu của Samarasekera và cộng sự về hệ thống wearable IMU cho phân tích chuyển động khớp xương cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của bộ lọc trong xử lý tín hiệu động.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng Kalman Filter—một kỹ thuật xử lý tín hiệu quan trọng trong xử lý dữ liệu thời gian thực—để giải quyết vấn đề xử lý nhiễu trong các hệ thống thực tế, từ sensor wearable đến thị trường tài chính, giúp tối ưu hóa dự đoán và xử lý dữ liệu phức tạp.

Grubbs’ Test in R: grubbs.test() Explained with a Real Example

Run Grubbs' test in R with grubbs.test() from the outliers package. Verified mtcars example with real G, U, and p-value output, plus when the test applies and what to do after it flags a value. Read More »

Institutions Are a Package Deal: What a Correlation Can’t Tell You About the Rule of Law

Bài viết tranh luận về cách tiếp cận nghiên cứu thể chế, liệu luật pháp (và các thể chế khác) có nên được phân tích riêng lẻ hay cần xem xét như một hệ thống phụ thuộc lẫn nhau. Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá thể chế dưới dạng "gói dịch vụ" thay vì dựa vào tương quan đơn thuần.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phân tích hệ thống các quy tắc và cơ chế (như luật pháp) không chỉ là tổng hợp các thành phần riêng lẻ mà là sự tương tác phức tạp, giúp áp dụng những kiến thức về quản lý dự án, thiết kế hệ thống và giải quyết vấn đề trong công việc của mình.

R-Community A moderated Google Group to share R knowledge

Diễn đàn R-Community là nhóm Google Groups có điều phối nhằm chia sẻ kiến thức về ngôn ngữ lập trình R dành cho cả người mới bắt đầu lẫn người dùng lâu năm.

Lập trình viên nên tham khảo nhóm Google này để tìm hiểu cách áp dụng R hiệu quả từ cơ bản đến chuyên sâu, tránh rơi vào những lỗi phổ biến và học từ cộng đồng thực hành, giúp nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu và giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng.

Ihaka Lecture

Tôi đã trình bày bài giảng đầu tiên trong chuỗi Ihaka Lectures năm nay tại Đại học Auckland vào tháng 7 vừa qua, xoay quanh chủ đề niềm tin trong visualization dữ liệu (và các vấn đề liên quan) dựa trên những chia sẻ trong 18 tháng qua.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kết hợp kỹ thuật lập trình với nghệ thuật truyền thông dữ liệu, giúp họ tạo ra các biểu đồ hiệu quả hơn và xây dựng ứng dụng phân tích dữ liệu mạnh mẽ hơn từ những ý tưởng trực quan.

Bootstrap v traditional asymptotic normal assumptions by @ellis2013nz

Today’s just a very short sequel to last week’s post, where I had a look at some very skewed distributions to test the idea that sample sizes sometimes need to be in the tens of thousands for the sample mean to have a normal distribution. Turns out the...