在机器学习中,单棵决策树的结构太简单会因无法捕捉数据复杂规律导致欠拟合,增加树的复杂度,过度贴合训练数据,又会因记忆噪声陷入过拟合,泛化能力骤降。显然,单一模型...
GBDT 是一种强大的集成学习方法,广泛用于分类和回归问题。它属于提升(Boosting)算法的一种,通过多个弱学习器(通常是决策树)结合起来提高模型的准确性。...
梯度提升树(GBDT,Gradient Boosting Decision Tree)回归是一种集成学习方法,它通过逐步构建多个决策树来优化预测结果,尤其适用于...
在数据分析中,K-means 聚类是一种非常常用的聚类方法。它的核心思想是:将相似的数据点归为同一簇,并为每个簇计算一个质心,然后把每个点分配到距离最近的质心所...
在多线程编程中,如果共享的数据结构很复杂(比如链表、map、数据库缓存等),不同线程可能同时对它进行插入、删除等操作。 总结1:复杂共享数据 → std::mu...
词袋模型(Bag-of-Words,BoW)是一种表示和处理文本数据的模型或框架,它提供了一种简单的思想,使得我们能够实现文本转换为数值形式,以便进行进一步的分...
Qwen2.5-0.5B-Instruct 是阿里云 Qwen 团队开发的 Qwen2.5 系列语言模型中的一个指令微调模型,参数规模为 0.5B,类型为因果语...
本教程介绍了 FastAPI 的基本使用,包括接口定义、数据模型、数据校验、依赖注入、中间件及接口文档。通过示例代码,展示了如何快速构建高性能 API 服务,适...
我们要实现的效果是基于 dify + xinference + ChatTTS + SenseVoiceSmall 实现语音聊天助手: 具体效果如下: 在这个过...
在 Python 中,我们会创建很多对象(如数字、列表、字典、类实例等),这些对象都需要占用一定的内存存储。当对象不再使用的时候,需要及时释放,否则就会导致程序...
在现代 Python 开发中,随着应用对高并发、高性能的需求不断增加,传统同步编程方式在处理大量 I/O 操作时逐渐显得力不从心。异步编程通过极大提升程序的并发...
LLaMA-Factory 是一个开源的大规模语言模型(LLM)训练与微调框架,它能够简化大型语言模型的微调过程,使用户能够在无需编写代码的情况下,对多种预训练...
pickle 是 Python 中用于序列化和反序列化对象的模块。序列化是将对象转换为字节流的过程,反序列化是将字节流还原为对象的过程。它常被用来: 但是,使用...
在传统的文本分类任务中,我们通常依赖监督学习方法,比如朴素贝叶斯、支持向量机,或者 BERT 这样的深度学习模型。但这些方法存在三个关键限制: 这种传统方法的不...
终身学习者 | 知识桥接者
我是一名80后,写代码多年,讲课也有年头,踩过的坑能填满海。现在就想把这些实战经验好好整理,系统地分享给大家。
最新评论