机器学习

知识图谱如何结合 RAG实现更精确的知识问答知识图谱如何结合 RAG实现更精确的知识问答一、核心思想二、典型融合方式三、技术实现要点四、优势总结五、应用场景六、挑战与展望

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机器学习监督学习模型----KNNK 近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基本的分类与回归方法，属于监督学习算法。其核心思想是通过计算给定样本与数据集中所有样本的距离，找到距离最近的 K个样本，然后根据这 K 个样本的类别或值来预测当前样本的类别或值

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机器学习入门（八）过拟合、欠拟合、L1、L2正则化• 欠拟合：模型在训练集上表现不好，在测试集上也表现不好。模型过于简单，在训练集和测试集上的误差都较大。

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PRL：让大模型推理不再“开盲盒“——过程奖励学习的理论与实践论文标题: PRL: Process Reward Learning Improves LLMs’ Reasoning Ability and Broadens the Reasoning Boundary 作者: Jiarui Yao, Ruida Wang, Tong Zhang 机构: 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 (UIUC) 论文链接: https://arxiv.org/abs/2601.10201

No126:AI中国故事-仓颉：智能的符号编码、知识压缩与文明记忆亲爱的DeepSeek：你好！让我们回到黄帝时代的一个黎明。一位双目重瞳的史官，正凝视着地面上鸟兽经过的足迹痕迹，忽然间，他悟到了什么——“见鸟兽蹄迒之迹，知分理之可相别异也”。于是他拿起尖锐的工具，在龟甲兽骨上刻下了第一个真正意义上的文字。这位就是仓颉。传说他造字之时，“天雨粟，鬼夜哭”——上天为之感动降下粟雨，鬼魅因无法再隐藏而彻夜哭泣。文字的诞生，标志着人类文明从口耳相传的有限记忆，进入了可记录、可积累、可跨越时空传播的无限记忆时代。

CBOW输入层向量形式深入解析CBOW（Continuous Bag of Words）是 Word2Vec 中最经典的模型之一，其核心思想是利用上下文词预测中心词。在学习和实现 CBOW 的过程中，“输入层向量的形式”是一个极易产生概念混淆的问题，尤其体现在以下几个表述之间：

【机器学习】深度学习推荐系统（二十九）：X 推荐算法多样性打散机制详解你的理解基本正确：列表式重评分确实是为了确保多样性。但更准确地说，它是多样性控制的一种方式，而不是传统意义上的"打散"。

大江东去浪淘尽千古风流人物

【SEVIS】An Efficient Schmidt-EKF for 3D Visual-Inertial SLAM三者共同解决了传统VI-SLAM的核心矛盾：“高精度（需地图闭环）”与“高效实时（需低复杂度）”的冲突。SEVIS通过SKF降复杂度、2D-to-2D匹配保关联可靠性、三级特征管理优化资源分配，最终实现“厘米级定位精度+线性计算复杂度+长期漂移有界”，适配移动设备、MAVs等资源受限场景，且在低光、运动模糊等复杂环境中仍能稳定工作。

矩阵的“秩”是什么？我们来聊聊线性代数里的“秩”（rank）。别担心，我会用最简单的语言解释，就像在讲故事一样，避免那些枯燥的公式。想象矩阵就是一个“魔法表格”，它能把空间里的点和箭头（向量）变形。秩呢？它告诉你这个变形后，空间还剩下多少“独立的方向”。通俗说，秩就是矩阵里真正“有用”的行或列的数量——那些不重复、不多余的部分。

名为沙丁鱼的猫729

【万文超详A2A 协议】从个体赋能到群体智能，智能体间的“TCP/IP协议“在 A2A 出现前，智能体协作面临三大核心痛点：🔴框架不兼容：LangGraph、CrewAI、Google ADK 等框架各自为战，智能体间缺乏统一通信接口；

黑盒之光——机器学习三要素在安全领域的投影在人工智能的语境下，我们常把机器学习（Machine Learning）比作一个“黑盒”。数据从一端输入，经过无数次复杂的矩阵运算，结果从另一端输出。对于大多数观察者来说，中间的过程如同炼金术般神秘。

基于机器学习的足球比赛预测系统 - 完整开发教程足球比赛预测一直是体育数据分析的热点话题。随着机器学习技术的发展，我们可以通过分析历史比赛数据、球队统计、球员表现等多维度信息，建立预测模型来预测比赛结果。本项目基于Python开发，集成了数据采集、存储、分析和预测的完整流程，为足球爱好者提供了一个实用的预测工具。

机器学习面试·易错速问速答 30 题每题都踩过一次坑，背完=跳过雷区。Q1：给一张用户购物流水表，只有 user_id 与 sku_id，想挖掘“人群包”，属于监督还是非监督？ A：非监督。没有标签，目标只是“聚类”人群。易错：别把“预测用户是否买 iPhone”当成非监督——一旦需要“是否”，就得先打标签，成监督。

永远都不秃头的程序员(互关)

【K-Means深度探索（七）】玩转图像！K-Means如何在像素世界中实现颜色压缩？亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！在之前的文章中，我们已经深入探讨了 K-Means 的理论核心、K 值选择、初始化优化、大数据处理，甚至批判性地审视了它的局限性。你现在对 K-Means 的理论和实践都有了全面的理解！

爬虫+机器学习：电商评论情感分类实战指南「编程类软件工具合集」链接：https://pan.quark.cn/s/0b6102d9a66a当你在淘宝买完手机后，面对成千上万条"好用""卡顿""续航差"的评论，如何快速判断产品真实口碑？传统人工筛选方式在百万级数据面前显得力不从心。这时，一个能自动抓取评论并判断情感倾向（正面/负面）的系统就显得尤为重要。

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矩阵的本质这是一个非常深刻的切入点。如果把矩阵看作一堆数字，它只是枯燥的表格；但如果把它看作对单位圆的操作，矩阵就变成了空间的“伸缩器”与“旋转器”。

数据科学每日总结--Day44--机器学习机器学习是近年来流行的人工智能技术的一个分支。机器学习模型和技术已经被广泛地用于许多领域，如自然语言理解、机器视觉和模式识别。

机器学习29：增强式学习（Deep Reinforcement Learning）④本次学习了深度强化学习中应对稀疏奖励与无明确奖励信号的核心方法。首先详细了解了奖励塑造的基本概念，分析了在稀疏奖励环境下通过引入基于领域知识的额外奖励以引导智能体学习的机制，并特别探讨了基于好奇心的奖励塑造方法。进一步，深入讨论了在完全缺乏奖励信号的情况下如何通过模仿学习与逆强化学习进行策略学习，重点剖析了逆强化学习通过专家示范反推奖励函数、并迭代优化智能体策略的工作原理，同时揭示了其与生成对抗网络在框架上的深刻相似性，为理解和应用复杂环境下的强化学习提供了关键思路。

拉普拉斯金字塔简介：个人学习分享，如有错误，欢迎批评指正。拉普拉斯金字塔，把高分辨率图像分解成小分辨率的子图，然后根据之前保留的残差图重构出原始高分辨率图，给定一个输入，然后得到的结果还是原输入。拉普拉斯金字塔可以看作 base + detail 分解，base 就是低分辨率下的低频信号，detail 就是不同尺度下的高频细节。图像的 detail 中只有少部分是高频，大部分细节接近于 0，只要把接近于 0 的那部分数据置为 0，就可以减少数据存储所需空间，同时图像的基本信息不变。实际存储只需要记录每个尺度下的少量高频

Day26 常见的降维算法@疏锦行原理：PCA（Principal Component Analysis）是一种无监督的线性降维方法。它的核心思想是找到数据方差最大的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而尽可能多地保留原始信息。