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三维重建是计算机视觉中一个重要的任务，其目的是从多个二维图像或其他传感器数据中恢复出物体的三维形状、表面纹理、光照等信息。三维重建算法可以应用于许多领域，如机器人视觉、虚拟现实、医学影像处理等。本

CatBoost算法 CatBoost是一种梯度提升树（GBDT）算法，由Yandex团队开发。它具有自适应学习率和类别特征处理，能够处理分类和回归问题，并在多个数据集上表现良好。

当涉及到机器学习文本分类问题时，有许多关键技术可以应用。这些技术可以帮助从业者更好地理解问题的本质，并选择合适的方法来解决文本分类任务。 一、特征提取技术 在文本分类问题中，特征提取是一个重要的步骤，

概述： LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种用于解决分类和回归问题的梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBM）算法。

XGBoost算法简介 XGBoost是一种高效的机器学习算法，它结合了梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）和正则化方法。

在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。在生物神经网络中，神经元之间的连接关系要复杂的多。

集成学习是一大类模型融合策略和方法的统称，其中包含多种集成学习的思想。集成学习一般可分为以下3个步骤。 （1）找到误差互相独立的基分类器。 （2）训练基分类器。 （3）合并基分类器的结果。

特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工 程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型 使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现 数据的过程。

线性模型(Linear Model) 是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。 因此，本节将介绍如何只利用 `Tensor` 和 `autograd` 来实现一个线性回