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...
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...
在实际机器学习任务中，分类问题无处不在，从垃圾邮件识别到疾病预测，几乎每个领域都有应用。而 GBDT（梯度提升决策树）以其“逐步修正、不断优化”的特性，在分类任...
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...
负采样（Negative Sampling）是一种优化策略，广泛用于词向量训练中，以降低计算复杂度并提高训练效率。本文将重点从词向量训练的角度，讲解负采样的背景...
Lambda 无法捕获循环中的临时变量，如 test01 函数的例子。如果想要捕获循环中的临时变量，可以使用 test02 闭包函数、test03 类封装、te...
在算法设计和分析中，学习界的各位前辈总结出了许多算法思想，学习这些算法思想对于我们学习、分析、应用算法有些非常重要的作用。 1. 分治思想 分支思想指的是在解决...
单例模式保证一个类的实例只有一个。如何保证一个类只有一个实例，不同的语言语法特性不同，需要结合语言的语法特点来实现。在 C++中的实现方式如下： 上面类通过： ...
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