yeyuan0620

摘要： 本篇文章介绍了**广义线性模型（GLM）**的基本概念、构成要素及其适用范围，并与 XGBoost、随机森林等决策树模型进行了系统比较，帮助读者理解何时使用哪种模型更合适。 GLM（广义线性模型）关键点： 可扩展普通线性回归，处理 二分类、计数、连续值 等多种结果类型； 包括三部分组成：随机分量（目标分布）、系统分量（解释变量线性组合）和连接函数（映射关系）； 假设较多，适用于结果变量服从已知分布的情形，适合线性关系强的数据。 XGBoost 与随机森林对比： XGBoost：基于梯度提升的集成算法，预测精度高、支持非线性，适合复杂场景，但计算量大，容易过拟合； 随机森林：构建多棵独立树进行投票/平均，抗过拟合能力强、易于使用，但预测精度略低； 二者均基于决策树，适合数据分布未知或非线性问题。 阅读全文

摘要： 本文介绍了 Django 框架的基础知识及其核心组件。Django 是一个高级的 Python Web 框架，遵循 MTV（模型-模板-视图）设计模式，旨在帮助开发者快速开发 Web 应用。它通过内置的模型、模板和视图模块，简化了数据交互、用户界面设计和业务逻辑处理。 阅读全文

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