阚志平

比赛描述 如果让购房者描述理想中的房子，他们可能不会提到“地下室天花板高度”或“东西向铁路距离”这样的细节。但本次比赛的数据集证明，房价谈判的影响因素远不止卧室数量或白色栅...

一、线性表的定义和基本操作 2.1.1 线性表的基本概念 线性表：是具有相同数据类型的 n 个数据元素的有限序列。 (Eg:所有的整数按递增次序排列，不是顺序表，因为所有的...

一、贝叶斯决策论 1.贝叶斯判定准则： 假设有N种可能的类别标记，y={c1,c2,…,cn},x 为样本。基于后验概率将样本x分到第i类的条件风险为： 为最小化总体风险，...

神经网络是机器学习领域中的一种重要模型，其灵感来源于人脑中的神经元连接和工作方式。下面我将详细介绍一下神经网络的基本概念、结构、工作原理以及它在实际应用中的表现。 基本概念...

集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习范式，它通过结合多个基学习器（base learner）来构建一个更加强大或更可靠的模型。集成学习的目标是利用多...

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。 一、基本原理 1. 最大间隔分类：SVM 的核心思想是...

决策树是一种在机器学习中广泛应用的监督学习算法。决策树是一种常用的机器学习算法，它模仿人类决策过程，通过一系列的判断来对数据进行分类或回归。 一、基本概念 决策树通过对数据...

一、题目描述 罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。 例如 27 写做  XXVII, 即为 XX + V + II 。 通常情况下，罗马数字中...

一、概念 聚类是将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个簇。同一簇中的样本尽可能相似，不同簇中的样本尽可能不同。 二、目标与用途 1. 目标 使得簇内的样...

一、大模型的定义 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。 这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表...

SMART原则 S：Specific 目标要具有明确性，不能泛指；能够用数值明确的就用数值描述。 M：Measurable 目标的衡量要能量化，不能量化的也要流程化。 A：...

一、AI平台 https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fai.baidu.com%2F 1.注册账号，需要实名认证 2.搜索...