一亩三分地逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计方法，适用于二分类问题。其核心是通过Sigmoid 函数将线性回归的结果映射到概率区间 [0,1]，通常用于预测某事件是否发生。逻辑回归...
std::lock 是一个 C++ 用于避免死锁的工具，用于一次性锁住多个互斥锁（std::mutex），它通过确保锁定顺序一致，避免了死锁的发生。死锁是指程序中有多个共享资源，通常情况下，多个共享资源需要多个互斥锁来保...
std::mutex 是 C++11 引入的用于 多线程同步 的类，它提供了 互斥锁（mutex）机制，确保同一时刻只有一个线程能够访问某个共享资源，从而防止多个线程同时修改共享数据时引发 数据竞争 问题。 1. 问题场...
在训练深度模型（如 RNN、Transformer）时，由于网络层数较深，随着训练进行，网络各层的输入分布不断变化，这会导致训练变慢，甚至无法收敛。为了解决这个问题，层归一化（LN）应运而生。它通过标准化每一层的输出，减...
Batch Normalization（BN）主要解决的是内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题。该问题指的是深度神经网络在训练过程中，每一层的输入分布会随着前面层参数的更新而变化，从而导...
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，尤其适用于回归问题。GBDT 通过“加法模型”逐步提高模型的预测能力，...
GBDT 是一种强大的集成学习方法，广泛用于分类和回归问题。它属于提升（Boosting）算法的一种，通过多个弱学习器（通常是决策树）结合起来提高模型的准确性。 1. 二分类 对于 GBDT 应用到二分类的场景，其预测过...
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