AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）算法由 Yoav Freund 和 Robert Schapire 于 1995 年提出，是一...
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...
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，简称 GBDT）由 Friedman 提出，是集成学习领域的经典算法。 因此，GBD...
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...
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负梯度，逐步提升模...
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...
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...
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...
Ollama 是一个开源的人工智能平台，它主要用于提供强大的 AI 模型接口，并帮助开发者和团队快速构建、集成和管理 AI 应用。Ollama 通过提供本地化的...
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率的无监督学习模型，通过假设数据由多个高斯分布组成来进行数据建模，在机器学习、统...
在本节课程中，我们将探讨高斯混合模型（GMM）如何对新数据进行聚类。即：当我们输入一条新的数据时，模型会基于先前学习到的各个高斯分布的参数来估计该数据属于每个类...
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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