AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）是集成学习中极具代表性的算法，其核心思想是关注错误样本、动态调整权重。每轮训练后，提高被前一轮...
在这节我们通过一个具体的小例子，来理解 AdaBoostClassifier 是如何在多分类问题中做出预测的，重点是弄清楚： 假设我们有如下样本： 样本编号 特...
Boosing 是一族可以将弱学习器提升为强学习器的算法。这族算法的工作机制是：先从初始化训练集训练处一个基学习器，再根据学习器的表现对训练样本分布进行调整，使...
在多线程编程中，常常需要协调大量线程对共享数据的访问。当程序中存在数量占优的读线程时（例如，监控系统、数据缓存等），使用传统的std::mutex会迫使所有读线...
在多线程编程中，锁是保证数据同步与线程安全的核心机制。但当一个线程多次获取同一把锁时，普通互斥锁会导致死锁。递归锁（Recursive Mutex）允许同一个线...
在多线程编程中，多个线程同时访问同一资源可能会引发竞态条件（Race Condition），导致数据不一致或程序崩溃。为了解决这个问题，需要一种机制来确保同一时...
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...
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