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RSS订阅转载 机器学习中的“食材挑选术“：特征选择方法
特征选择是机器学习中一个至关重要的步骤，它从原始数据的众多特征中挑选出对模型最有价值的子集。简单来说，就是从一堆可能影响结果的因素中，找出那些真正重要的因素，把不重要的、重复的或者有干扰的特征去掉。为什么要做特征选择呢？提高模型性能：少而精的特征能帮助模型更专注于重要的信息，避免被无关特征干扰，从而提高准确性。加快训练速度：特征少了，模型需要处理的数据量就小了，训练时间自然也就缩短了。降低过拟合风险：过多的特征可能让模型记住噪声，而不是学习到真正的规律。特征选择能帮助模型更好地泛化。提升可解释性。
2025-06-06 05:06:00
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转载 windows11 安装CUDA Toolkit，Python，Anaconda，PyTorch并使用DeepSeek 多模态模型 Janus-Pro识别和生成图片
因为公司网络做了严格限制，必须使用账号登录，才能上网。必须是指定的ip地址和MAC地址设备才可以上网。windows11开启热点，安装第三方虚拟机软件，开启WSL2虚拟机都是被禁止的，否则账号会被封锁，无法上网。挺无奈的，那么就只能使用windows 11系统来安装CUDA Toolkit，Anaconda，PyTorch这些组件，使用DeepSeek 多模态模型 Janus-Pro，识别和生成图片了。
2025-05-21 06:19:33
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转载 [深度学习] 大模型学习1-大语言模型基础知识
大语言模型（Large Language Model，LLM）是一类基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于处理与自然语言相关的各种任务。简单来说，当用户输入文本时，模型会生成相应的回复或结果。它能够完成许多任务，如文本续写、分类、摘要、改写、翻译等。常见的LLM包括GPT、LLaMA等。本文将重点介绍LLM的基本原理和应用。详细内容可参考modelscope-classroom进...
2025-01-01 02:08:49
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转载 linux scp rsync 拷贝远程文件
动一下小手点一下赞。谢谢！ 你的赞就是我更新的动力。Linux作为一种强大而稳定的操作系统，以其开源和自由的特性而闻名。如果你是一名Linux用户，你一定知道它在服务器和网络环境下的广泛应用。今天，我们将重点讨论如何在Linux中使用命令行来拷贝远程文件。这是一项非常实用的技巧，特别是当你需要从远程服务器或其他网络设备中获...
2024-07-08 02:27:57
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空空如也
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