一亩三分地
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）2014 年由陈天奇开发，旨在对传统梯度提升算法（GBDT）进行高效实现和优化。2015 年...
在 C++ 的发展历程中，有一个极为重要的核心理念：RAII（Resource Acquisition Is Initialization，资源获取即初始化）。...
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树）是由 Friedman 提出的一种经典的集成学习算法。它以高精度和强鲁棒性...
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...
GBDT（梯度提升树）不仅能解决回归问题，也同样适用于分类任务。它的核心思想与回归 GBDT 一致：通过不断地迭代修正和逐步优化，使模型在分类场景中持续提升预测...
在 scikit-learn 中，GradientBoostingRegressor 和 GradientBoostingClassifier 是对梯度提升树算...
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树）本质上是一个 二分类模型。它通过不断迭代地拟合前一轮模型的“残差”（即负梯...
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...
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...
终身学习者 | 知识桥接者
我是一名 80 后，写过多年代码，讲过很多年课，积累了丰富经验。如今，想把这些经验整理，通过我的博客分享给大家。
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