joblib 是一个Python库，用于在Python中高效地保存和加载对象，特别是那些包含大型数据数组的对象。它在机器学习领域中非常有用，因为经常需要保存训练好的模型或中间数据。 除了提供对象序列化...
SoftMax 函数是深度学习和机器学习中一个非常重要的概念，主要用于处理多分类问题。Softmax 函数能够将一个实数向量映射为一个概率分布，使得输出向量的所有元素都在 0 到 1 之间，并且它们的...
聚类（Clustering）指的是将一组数据点按照某种规则或者方法分成多个组或簇，使得同一组内的数据点在某种意义上更相似，而不同组之间的数据点相对较不相似。 聚类时，可以基于数据分布、基于数据密度、基...
OpenAI 举办首届 Dev Day，发布 GPT-4 Turbo（128K 上下文），并引入“自定义 GPTs”、“工具调用”、“系统指令”等重大功能。
Product Quantization 是一种有效的近似最近邻搜索方法，具有较高的搜索效率和较低的内存消耗。该方法已被广泛应用于图像检索、文本检索和机器学习等领域。 PQ 将高维数据点分成多个子空间...
Faiss（Facebook AI Similarity Search）是由 Facebook AI 团队开发的一个开源库，用于高效相似性搜索的库，特别适用于大规模向量数据集的存储与检索。 https...
随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习思想的监督学习算法，广泛用于分类和回归任务。随机森林在很多不同的领域表现出色，如金融市场预测、客户流失预测、医疗诊断等。它不仅在结构化数据集上表...
随机森林（Random Forest）能够用于分类和回归任务。通过两个应用案例来学习如何使用随机森林来解决分类和回归问题，以及算法的基本原理。 1. 算法使用 2. 基本原理 随机森林通过构建多个决策...
对于随机森林算法而言，预测过程非常简单，易于理解。理解的重点是其如何训练多个基学习器来构建强学习器。 1. 有放回采样 随机森林基于原始训练集通过有放回的采样（Bootstrap Sampling）产...
scikit-learn 提供了 RandomForestClassifier 和 RandomForestRegressor 两个随机森林的实现，用于分类和回归任务。为了能够更好的使用随机森林，我们...
在 Python 中存在 int、str、float、bool 等基本数据类型，也存在 list、tuple、set、dict 这样的容器数据类型。这些数据类型被划分为可变（mutable）和不可变（...
Complement Naive Bayes (CNB) 是对多项式朴素贝叶斯 (Multinomial Naive Bayes, MNB) 的一种改进。它主要针对多项式朴素贝叶斯在处理类别不平衡问题...
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