摘要：
一句话核心 XGBoost就像组建一个“顶级专家团队”来解决问题——每个新专家都专门弥补前面专家的不足，最终团队决策远超任何个人。 1. 生活比喻：医院专家会诊 场景： 你要诊断一个复杂病例： 传统单一医生（如逻辑回归）： 一位全科医生独自看病 可能漏掉一些专业细节 诊断准确率有限 XGBoost的 阅读全文
posted @ 2025-12-16 13:29 Java后端的Ai之路 阅读(51) 评论(0) 推荐(0)
2025年12月16日
摘要： 
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的经典分类模型——核心逻辑是“通过已知的‘先验概率’和‘特征概率’，计算‘后验概率’，最终选择概率最高的类别作为预测结果”。 它的“朴素”（Naive）不是“简陋”，而是指一个简化假设：所有特征之间相互独立（比如判断“是否是苹果” 阅读全文
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的经典分类模型——核心逻辑是“通过已知的‘先验概率’和‘特征概率’，计算‘后验概率’，最终选择概率最高的类别作为预测结果”。 它的“朴素”（Naive）不是“简陋”，而是指一个简化假设：所有特征之间相互独立（比如判断“是否是苹果” 阅读全文
posted @ 2025-12-16 11:41 Java后端的Ai之路 阅读(211) 评论(0) 推荐(1)
摘要：
决策树（Decision Tree） 定义：一种基于树形结构的监督学习算法，通过递归分割数据集（基于特征测试）构建决策路径，最终在叶节点输出分类或回归结果。 核心原理： 用信息增益（ID3）、信息增益比（C4.5）或基尼指数（CART）选择最优特征分割，目标是最小化预测不确定性。 常见算法： | 算 阅读全文
决策树（Decision Tree） 定义：一种基于树形结构的监督学习算法，通过递归分割数据集（基于特征测试）构建决策路径，最终在叶节点输出分类或回归结果。 核心原理： 用信息增益（ID3）、信息增益比（C4.5）或基尼指数（CART）选择最优特征分割，目标是最小化预测不确定性。 常见算法： | 算 阅读全文
posted @ 2025-12-16 01:52 Java后端的Ai之路 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)
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