摘要：
熵 “熵”是一个非常重要的概念，在物理、信息论、机器学习等领域都有广泛应用。 一、熵的本质：衡量“不确定性” 熵（Entropy）的本质是描述一个系统的不确定性或混乱程度。 熵越高，系统越混乱、越难预测（比如抛一枚均匀硬币，结果最不确定）。 熵越低，系统越有序、越容易预测 阅读全文
posted @ 2025-05-26 21:11
指尖下的世界
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摘要：
页面CSS /* 覆盖全局表格宽度限制 */ table { max-width: 100% !important; /* width: 100% !important; */ } /* 核心自适应设置 */ .blogpost-body table { width: auto !important 阅读全文
posted @ 2025-05-26 17:40
指尖下的世界
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摘要：
核函数（Kernel Function）是机器学习和统计学中的核心概念，主要用于将低维数据隐式映射到高维空间，从而解决线性不可分问题。 它在支持向量机（SVM）、核主成分分析（Kernel PCA）等算法中广泛应用。 注意！在升维的时候，构造出来的新维度可能毫无意义，或者意义根本不明确，单纯就是为了 阅读全文
posted @ 2025-05-26 11:23
指尖下的世界
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