K近邻算法，原理、应用与优化 K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是机器学习中最简单且直观的算法之一，广泛应用于分类和回归任务，它的核心思想是“物以类聚”，即一个样... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
XGBoost，机器学习中的高性能梯度提升框架 在机器学习和数据科学领域,提升算法（Boosting Algorithms）因其卓越的预测性能而广受欢迎，XGBoost（eXtreme Gradient Bo... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
LightGBM，高效梯度提升框架的原理与应用 在机器学习领域,梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）因其出色的预测性能而被广泛应用于分类、回归和排序任务... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
逻辑回归，原理、应用与实现 逻辑回归：从理论到实践的全面解析逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中最基础且广泛应用的分类算法之一，尽管其名称中包含“回归”，但逻辑回... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
KMeans聚类算法，原理、应用与优化 在机器学习和数据科学领域，聚类（Clustering）是一种无监督学习技术，用于将相似的数据点分组，KMeans算法是最经典且广泛使用的聚类方法之一，因其简单、... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
主成分分析（PCA）降维与数据可视化的强大工具 在数据科学和机器学习领域,高维数据的处理一直是一个重要挑战，随着数据维度的增加，计算复杂度上升，模型训练时间延长，甚至可能出现“维度灾难”问题，主成分分析（Pr... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
理解t-SNE，高维数据可视化的强大工具 在数据科学和机器学习领域,高维数据的可视化一直是一个重要且具有挑战性的任务，传统的降维方法如主成分分析（PCA）虽然有效，但在捕捉非线性结构时表现有限，t-分布... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
模型融合，提升机器学习性能的关键技术 在机器学习领域，单个模型往往难以在所有任务上都表现出最佳性能，为了克服这一限制，研究人员提出了模型融合（Model Fusion）技术，通过结合多个模型的预测结... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
高斯混合模型，原理、应用与实现 在机器学习和统计学中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种重要的概率模型，广泛应用于聚类分析、密度估计和模式识别等领域，... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
Diffusion模型，从噪声到图像的生成革命 近年来，人工智能（AI）在图像生成领域取得了突破性进展，其中Diffusion模型（扩散模型）因其高质量的生成效果和稳定的训练特性而备受关注，从最初的Denoi... 教材发行 融聚教育 11 2025-07-02
