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RSS订阅原创 DataWhale 决策树学习笔记（西瓜书+南瓜书解析）
决策树的基本结构决策树采用树状结构进行决策判断，每个内部节点对应一个属性测试，分支代表测试结果，叶节点存储分类结果。
2025-03-24 21:23:46
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原创 DataWhale西瓜书+南瓜书第3章《线性判别分析》
想象你是一所学校的校长，要把学生分成不同的班级。：LDA是分类和降维的瑞士军刀，但记得先检查数据是否“听话”（正态分布+同协方差）哦！（班级之间疏远）：计算两班平均身高体重的差值向量（比如男生平均比女生高10cm）。：让同类学生坐得近（比如学霸坐前排），不同类学生离得远（比如学渣和学霸分开坐）。：找到一条最佳“走廊”（投影方向），让穿过走廊后，不同班级的学生尽可能不重叠。（班级内部团结）：计算每个班学生的协方差矩阵（类似座位密集程度）。———— 这就是最佳分班走廊的方向！
2025-03-22 01:01:37
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原创 DataWhale南瓜书第3章——对数几率回归部分重点
这种映射使模型在高维特征空间中保持线性计算复杂度。该函数将不同类别标签统一到指数形式表达[对应的对数几率函数为。
2025-03-18 22:17:59
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原创 DataWhale线性回归部分重点————南瓜书第三章
yXβεyXβεX：n×(p+1)设计矩阵（含截距项）β：(p+1)×1参数向量ε：误差向量（ε∼N0σ2Iε∼N0σ2I。
2025-03-15 23:15:21
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原创 DateWhale猫咪也能看懂的南瓜书第一二章核心原理精要25-03-12
假设空间HH是算法可选择的预测函数集合。HhxwTxb∣w∈Rdb∈RHhxwTxb∣w∈Rdb∈R其中权重向量www和偏置项bbb构成参数空间Θ\ThetaΘ。
2025-03-12 19:15:56
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原创 猫咪也能看懂的南瓜书——第一章
x₁=银鱼闪光度/x₂=秋刀鱼腥气浓度/x₃=罐罐开合难度…：用尾巴画直线就能把喜欢/讨厌的罐罐分两边～【荧光笔突然画出毛线球轨迹】：昨天吃的金枪鱼罐头在(0.7, 0.2, 0.05)闪闪发光喵！：允许有3%的沙丁鱼碎掉到错误区域喵～【某页公式突然被舔出小洞】：藏着尾巴蓬松度/瞳孔收缩率等137项隐藏指标(=´∇｀=)「是所有可能存在的乖巧猫咪队列喵~」突然用犬齿轻咬公式边缘。：这边堆满会让瞳孔放大的三文鱼慕斯罐(♡´౪`♡)【(ﾉ*･ω･)ﾉ 扑向三维坐标系的全息投影】【(ฅ´ㅂ`ฅ) 肉垫在。
2025-03-12 19:15:09
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原创 聪明办法学Python丨202409TASK1学习笔记
Mini Conda自带的conda包管理器，使我能够轻松管理和切换不同的Python环境，这对于避免依赖库之间的冲突问题极为有用。Python凭借其简洁明了的语法与强大的功能性，迅速吸引了我的注意。Python的设计理念强调代码的可读性与简洁性，在我编写代码的过程中得到了充分的体现。总的来说，Python的学习不仅提升了我的技术能力，更让我感受到了编程的乐趣。它不仅是一门语言，更是连接现实世界与数字世界的桥梁，为我的日常生活带来了诸多便利。随着学习的深入，我相信Python将成为我探索未知的强大工具。
2024-09-16 20:55:13
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原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营TASK3学习笔记
就是当我们训练模型的时候怎么样把loss调得合适些，也就是教我们如何优化自己的模型。接下来简单讲述一下我的理解。嘤嘤嘤，希望我的笔记能对你学习深度学习带来帮助❤。
2024-08-28 18:43:31
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原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营TASK2学习笔记
在TASK1中简单了解了一下机器学习所具备的三个关键要素和实际应用，在TASK2中更近一步地了解在构建模型中的优化方案。
2024-08-27 10:20:37
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原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营TASK1学习笔记
通过本次学习，我了解到机器学习的核心在于构建一个能够预测未来结果的模型，并通过优化过程来调整模型参数以提高预测准确性。虽然梯度下降法可能会遇到局部最小值的问题，但通常来说，这种方法仍然是有效的。此外，我还学到了模型在训练数据上的性能通常优于新数据上的性能，这是由于过拟合等因素造成的。今后也继续努力。
2024-08-26 15:09:06
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原创 Datawhale AI夏令营从零入门AI生图原理&实践 TASK3学习笔记
ComfyUI的应用场景非常广泛，无论是简单的图像生成任务还是复杂的多模态合成任务，它都能胜任。此外，ComfyUI还支持多种不同的AI模型，这意味着用户可以根据自己的需求选择最适合的模型来进行创作。在熟悉了ComfyUI的基本操作后，我开始尝试更进一步的操作——使用Lora（一种轻量级的微调方法）来改进模型。虽然我已经能够在ComfyUI的帮助下生成质量较高的图像，但我对AI文生图的兴趣并未止步于此。我相信，在魔塔社区这样的学习平台上，会有更多的资源和经验分享可以帮助我不断进步。
2024-08-16 19:26:20
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原创 Datawhale AI夏令营从零入门AI生图原理&实践 TASK2学习笔记
在今天的课程中，我深入了解了AI生图技术及其应用。通过一系列实践操作，我不仅掌握了基本的操作流程，还学会了如何使用AI助手来解决遇到的技术难题。以下是我在本次学习过程中的收获和思考。
2024-08-14 21:07:06
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原创 Datawhale AI夏令营从零入门AI生图原理&实践 TASK1学习笔记
艺术家和设计师现在可以借助AI技术，突破传统创作边界，实现前所未有的视觉效果和图像风格。在Datawhale AI夏令营的TASK1中，我首次深入接触到了AI作图的历史和基础原理，并跟随经验丰富的大佬，实践了AI作图的训练过程。虽然目前我对这一领域知之甚少，但我在研究代码和理解算法的过程中，深刻感受到了自身知识的巨大提升空间。在本次学习中，我尝试了关键词检索和图像生成，虽然成果令人鼓舞，但我也意识到还有许多地方可以改进，比如提高检索的准确性和作图的质量。
2024-08-08 23:21:28
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原创 Datawhale AI夏令营（逻辑推理）TASK2学习笔记
在TASK1中我跟随大佬的步伐拿下第一次作业后，对Baseline与大语言模型原理有了进一步理解，而接下来在参与AI夏令营逻辑推理TASK2的过程中，我获得了对大型语言模型（LLM）在解决复杂逻辑问题中应用的深刻洞察。以下是我对这一过程的反思和总结。
2024-07-30 19:31:47
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空空如也
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