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决策树和随机森林的区别
决策树和随机森林的区别 决策树和随机森林是两种常见的机器学习模型，它们在构建和预测方式上有显著的不同。以下是它们的主要区别： 模型结构： 决策树：是一个单独的树结构，它通过一系列的问题（通常是关于特征的阈值测试）来对数据进行分类或回归预测。 随机森林
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2023-10-20

梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）
GBDT算法 梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树来进行预测，并将这些决策树的结果累加起来形成最终的预测输出。GBDT在处理回归和分类问题上表现出色，尤其在数据集较大、特征较多的情况下。 GBDT的核心思想
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2023-10-20

估算大模型需要多大的显存
估算大模型需要多大的显存 目前模型的参数绝大多数都是float32类型, 占用4个字节。所以一个粗略的计算方法就是，每10亿个参数，占用4G显存</
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2023-10-15

知识图谱
知识图谱 知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的语义知识库，它可以用来以图形的形式表达实体（事物）之间各种复杂的关系。知识图谱由节点（实体）和边（关系）组成，每个节点代表一个实体，而边则代表实体之间的某种联系或属性。 以下是知识图谱的几个主要特点： 实体：知识图谱中的基本单元，可以
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2023-09-23

常见的机器算法原理及优缺点
常见的机器算法原理及优缺点 算法 基础原理 优点 缺点
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2023-09-16

什么是无监督学习？
#什么是无监督学习？ 顾名思义，“无监督”学习发生在没有监督者或老师并且学习者自己学习的情况下。 例如，考虑一个第一次看到并品尝到苹果的孩子。她记录了水果的颜色、质地、味道和气味。下次她看到一个苹果时，她就知道这个苹果和之前的苹果是相似的物体，因为它们具有非常相似的特征。她知道这和橙子很不一样。但是
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2023-08-16

React
React 什么是React？ React是一个用于构建用户界面的开源JavaScript库，由Facebook开发并维护。它于2013年首次发布，现在是前端开发中最流行的库之一。React主要用于构建单页应用（SPA），并且可以与各种后端服务和数据库一起使用。 React的核心特性包括： 组件化：
2023-05-29
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