机器学习

在挑选向量数据库时，需综合考虑团队技术背景、延迟需求、学习曲线、成本及安全性等因素，以选出最适合项目需求的解决方案。这里有16个向量数据库强烈推荐，可以按照自己需求选择尝试。

本文详细介绍了向量数据库的定义、工作原理、优点和应用场景。向量数据库是一种专门设计用来存储和查询向量嵌入数据的数据库，与传统数据库相比，它具有可扩展性、高速搜索性能和相似性搜索等优点。

本文深入解析了LightGBM的关键参数，包括数据处理、学习控制、模型构建等方面。通过合理配置这些参数，可以显著提升模型的性能和训练效率。

本文介绍了Swish和H-Swish激活函数，其性能优势包括缓解梯度消失问题和非单调性。H-Swish是Swish的变体，通过分段线性函数替换Sigmoid函数，提高了计算效率。

PP-LCNet，一种轻量级CPU卷积神经网络，在轻量级网络部分性能优于MobileNet系列，可以作为图像分类，目标检测，语义分割等任务的backbone；

Xgoost中的Python Package介绍，包含数据读取，模型训练，参数设置，画图以及与其他包的联合等

在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。 通用参数与要使用的提升器有关，通常是树或线性模型 提升器参数取决于选择的提升器 学习任务参数决定学习场景。

自动化调参工具实践，包含定义最小化的函数，定义搜索空间，通过实际样例讲解Hyperopt的使用方法。

Hyperopt的任务是在一组可能的参数上找到标量值的最佳值，该标量值可能是随机的。 通过提供关于函数定义在哪里以及认为最佳值在哪里的更多信息，可以使Hyperopt中的算法更有效地搜索。

通过引入名为半孪生训练( SST)的新型训练方法来解决这个问题。一对半孪生网络构成了前向传播结构，训练损失通过更新图库队列计算，对浅层训练数据进行有效优化

阿里计算巢提供的数据集市场为AI研究者和开发者带来了丰富的数据资源，包括中文诗歌、新闻语料、中英文翻译数据等。这些数据集免费提供，支持本地下载，适用于多种自然语言处理任务

xLearn是一个专注于处理大规模稀疏数据的开源机器学习库，特别适用于点击率预测、推荐系统和反欺诈检测等场景。它支持多种流行的机器学习算法，包括线性模型、因子分解机（FM）和场感知因子分解机（FFM）

本文探讨了GBDT+LR结合模型在构建高效二分类应用中的优势与实施步骤。通过实例解析了模型结合的原因，并详细阐述了数据预处理、特征转换、模型训练等关键步骤。

Python中的数据增强技术。在本文中，将使用imgaug库来探索Python中不同的数据增强技术。

矩阵分解 矩阵分解（Decomposition Factorization）是将矩阵拆解为若干个矩阵的相乘的过程。在数值分析中，常常被用来实现一些矩阵运算的快速算法，在机器学习领域有非常重要的作用。

向量距离度量 衡量两条向量之间的距离，可以将某一张图片通过特征提取来转换为一个特征向量。衡量两张图片的相似度就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了，本文介绍向量距离的几种计算方式

逻辑回归将线性回归问题转化为0-1分类。模型简单但广泛应用: 风险评估、过滤、客户分类；使用训练数据集估计权重；梯度下降最小化损失找到最优模型；