前言 Word2Vec是一种用于将自然语言文本中的单词转换为向量表示的技术，它被广泛应用于自然语言处理和深度学习领域。本文将介绍Word2Vec的基本原理、应用场景和使用方法。 基本原理 Word2Vec是由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出的，它是一种浅层神经网络模型，可 阅读全文
前言 LightGBM 是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展，能够处理大型数据集和高维特征。LightGBM结合使用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）来降低计算成本并提高模型的准确性。 LightGBM 支持各种目标函数，可用于回归和分类问题。它还提供了一些 阅读全文
前言 XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题，例如分类、回归和排名。在本文中，我们将介绍 XGBoost 的基本原理、常见的应用和一些实践经验. 基本原理 XGBoost 是一种基于梯度提升决策树 (Gradient B 阅读全文
前言 GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）是一种基于决策树的集成学习算法，它通过逐步地训练多个决策树模型来提高预测性能。具体来说，GBDT采用加法模型（additive model）的思想，每次训练一个新的决策树来拟合残差（预测误差），然后将所有决策树的预 阅读全文
前言 随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树来提高预测准确性和稳定性。在本文中，我们将介绍随机森林的原理、优点和缺点，以及它在机器学习中的应用。 原理 随机森林是由多个决策树组成的集成学习模型。它的核心思想是通过构建多个决策树来提高预测准确性和稳定 阅读全文
前言 决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其主要思想是根据已知数据构建一棵树，通过对待分类或回归的样本进行逐步的特征判断，最终将其分类或回归至叶子节点 关键概念 节点：决策树由许多节点组成，其中分为两种类型：内部节点和叶子节点。内部节点表示某个特征，而叶子节点表示某个类别或回归值。 阅读全文
TIOBE 编程语言排行前10中，各个编程语言的优缺点如下： Python: 优点：易学易用，具有大量的第三方库和工具支持，适用于数据分析、人工智能等领域。 缺点：运行速度相对较慢，不适用于需要高性能计算的应用程序。 Java: 优点：具有较好的跨平台性能，适用于大型应用程序的开发，提供了强大的面向 阅读全文
