一亩三分地
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...
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...
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 ...
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（...
scikit-learn 提供了 RandomForestClassifier 和 RandomForestRegressor 两个随机森林的实现，用于分类和回...
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...
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...
Google gRPC（Google Remote Procedure Call）是一个高性能、开源的远程过程调用框架，它允许客户端直接调用远程服务器上的方法，...
前置要求：了解 Word2Vec 中的 Skip-Gram 和 CBOW 模型，以及负采样、层次 SoftMax 知识。 FastText 在 2016 年发布...
词向量就是将自然语言中的词使用数值向量表示，例如我们将每个词使用 5 维向量表示： 词向量可以是任意的维度，32、64、512、768、1024… ...
FastText 的预训练模型通常是使用大规模文本语料库进行训练得到的，因此可以捕获单词的语义和语法信息。这些预训练模型的优势在于它们可以为各种语言和领域提供通...
文本分类是一种自然语言处理（NLP）任务，旨在将文本数据分配到预定义的类别或标签中。在文本分类任务中，算法接收输入的文本数据，并根据其内容或语义特征将其分配到一...
FastText 提供了预训练的文本分类模型，它是在大规模文本数据上进行训练得到的，并且通常具有良好的泛化能力。这些预训练的分类模型可用于快速搭建文本分类系统，...
在 C++ 多线程编程中，线程局部存储（Thread Local Storage）是一项非常重要且值得深入理解的技术。它在提升线程安全性、简化并发设计中发挥...
冀公网安备13050302001966号
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