什么是决策树？
决策树是一种监督学习算法，用于解决分类或回归问题，它通过构建树状结构来模拟决策过程。每个内部节点代表一个特征测试，每个分支对应测试结果，而叶节点则输出最终预测值；算法递归地分割数据以最小化不纯度（如基尼指数或熵），生成直观、可解释的模型，便 […]
标签： 机器学习
什么是LightGBM？
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的开源梯度提升框架，由微软开发，专为处理大规模数据和高维特征而优化。它基于决策树算法，通过直方图近似、梯度单侧采样（GOSS）和互斥特征捆绑（EFB […]
什么是支持向量机（Support Vector Machine, SVM）？
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类任务，也可应用于回归问题。其核心思想是通过寻找一个最优超平面来分隔不同类别的数据点，并最大化类间的间隔（margin），支持向量则是距离该超 […]
什么是线性回归？
线性回归是一种基础的统计学习方法，用于建立因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征）之间的线性关系模型。它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来估计系数，从而预测连续型目标变量。模型的核心表达式为 y = β₀ + β₁x₁ + β₂x […]
什么是梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）？
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种先进的集成学习算法，它通过迭代地训练多个决策树来构建强预测模型，每个新树都专注于纠正前一棵树的残差误差，使用梯度下降方法最小化损失函数。GBDT的 […]
什么是随机森林？
随机森林（Random Forest）是一种高效的机器学习集成算法，通过构建多个决策树并综合其预测结果来提升模型的准确性和鲁棒性。具体而言，它采用bootstrap抽样方法从训练数据中随机抽取多个样本集，每个样本集用于训练一个独立的决策树； […]
什么是模型收敛？
模型收敛（Model Convergence）是指在机器学习训练过程中，模型的学习能力达到稳定状态的现象，表现为损失函数值或性能指标（如准确率）不再随训练迭代次数显著变化，趋于一个稳定值或最小值附近。这意味着模型参数已优化到一定程度，能够有 […]
什么是神经网络训练？
神经网络训练是指利用训练数据集，通过优化算法（如梯度下降）和反向传播机制，迭代调整神经网络中的权重和偏置参数的过程，目的是最小化损失函数以提升模型在未见数据上的预测精度和泛化能力。这一过程涉及多次迭代（epochs），每次迭代中模型学习数据 […]
什么是损失函数？
损失函数（Loss Function），在机器学习中扮演着核心角色，用于量化模型预测值与真实值之间的差异或错误程度。它为优化算法提供目标函数，通过迭代调整模型参数以最小化损失值，从而引导模型向更准确的预测方向收敛。损失函数的选择直接影响模型 […]
什么是模型泛化能力？
模型泛化能力（Model Generalization Ability）是指机器学习模型在训练数据集之外的新数据上保持高性能的能力，它衡量了模型对未知样本的预测准确性和适应性。一个具备良好泛化能力的模型能够避免过拟合训练数据的陷阱，从而在实 […]