机器学习

搜广推校招面经五十五双塔模型（Two-Tower Model）是一种常见的推荐系统或检索系统架构，尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。

【漫话机器学习系列】145.软间隔支持向量机（SVM）中的松弛变量（Slack Variable In Soft-margin SVM）支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常见的监督学习方法，广泛应用于分类任务中。在传统的硬间隔 SVM（Hard-Margin SVM）中，假设数据是线性可分的，即所有样本点都能够被完全正确分类，并且没有样本落入间隔区域。然而，在现实世界中，数据通常会有噪声、重叠或线性不可分的情况。

“逛丢一只鞋”

【智能体】| 知识库、RAG概念区分以及智能体是什么我相信很多朋友使用智能体目的，除了AI对话以外，还想建立自己的知识库，让AI能结合自己提供的资料生成更有针对性的回答。

群体智能优化算法-灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO，含Matlab源代码）灰狼优化算法（GWO）是一种模拟灰狼群体捕猎行为的智能优化算法。GWO 通过模仿灰狼的领导等级（Alpha、Beta、Delta 和 Omega）以及围猎、追踪、包围和进攻猎物的策略来进行优化搜索。该算法具有简单、参数少、计算效率高的特点，广泛应用于函数优化、机器学习、图像处理等领域。本文提供 GWO 的 MATLAB 实现，并详细解析其算法逻辑。

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）模拟退火（SA）算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法，其核心思想来源于热力学中的退火过程：将材料加热到高温后再缓慢冷却，使其分子结构趋于最低能量状态，从而获得稳定结构。SA 算法利用 Metropolis 准则来决定接受新的解，以一定概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。SA 具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。

Luis Li 的猫猫

机器学习--卷积神经网络原理及MATLAB回归实现卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，缩写为CNNs或ConvNets）是一类专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在图像识别、目标检测、语义分割等诸多领域取得了巨大成功。

集成学习（Ensemble Learning）基础知识1我们已经开发了许多机器学习算法/代码。然而，单个模型的性能已经调到最优，很难再有改进。集成学习：用很少量的工作，组合多个基模型，使得系统性能提高。

机器学习中说的正向传递和反向传递是什么意思在机器学习，尤其是深度学习领域，正向传递（Forward Pass）和反向传递（Backward Pass）是神经网络训练过程中的两个核心步骤。它们共同构成了训练神经网络的基础框架，通常与梯度下降算法结合使用。

2025年优化算法：人工旅鼠算法(Artificial lemming algorithm，ALA)人工旅鼠算法(Artificial lemming algorithm，ALA)是发表在中科院二区期刊“ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW”（IF：11.7）的2025年智能优化算法

深度学习 Deep Learning 第5章机器学习基础本章深入探讨了机器学习的基本概念和原理，重点讨论了学习算法、任务类型、性能评估、经验来源以及机器学习中的关键挑战。机器学习的核心在于从数据中学习模式，以对新数据进行预测或决策。本章首先介绍了监督学习和非监督学习的基本概念，以及如何通过调整模型容量来避免过拟合和欠拟合。接着，详细讨论了正则化技术、超参数和验证集的使用，以及交叉验证等方法。此外，还介绍了估计器、偏差和方差的概念，并探讨了最大似然估计和贝叶斯统计在机器学习中的应用。最后，通过具体的学习算法示例，如线性回归和逻辑回归，展示了这些概念在实际问题中的

R语言绘图：小提琴图小提琴图（Violin Plot），是一种集成了箱线图和核密度图特征的数据可视化图形，用于展示多组数据的分布情况和概率密度。

【机器学习】特征工程特征提取是从原始数据中提取出具有代表性和区分度的特征的过程，目的是将原始数据转化为适合机器学习模型输入的形式。在不同的数据类型和应用场景中，特征提取的方法也有所不同。

自动驾驶工程师之多传感器融合篇以下是针对自动驾驶工程师在传感器联合标定与感知融合领域的知识拓展，结合技术原理与行业实践，分层解析关键问题：

明明跟你说过

【Transformer】架构：解锁自然语言处理的无限可能🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

大语言模型的长思维链推理：综述（上）25年3月来自哈工大、中南大学、香港大学和复旦大学的论文“Towards Reasoning Era: A Survey of Long Chain-of-Thought for Reasoning Large Language Models”。

【机器学习-分类算法】比如将一张图片按尺寸识别分类为横向或者纵向两类就是二分类问题设x轴为图像的宽、y轴为图像的高，那么把训练数据展现在图上就是这样的: 若增加更多的数据集有: 如果只用一条线将图中白色的点和黑色的点分开,那么: 分类的目的就是找到这条线,就可以根据点在线的哪一边来判断该数据属于哪个类别,比如图像是横向还是纵向的了而这条线是使权重向量成为法线向量的直线。设权重向量为w，那么那条直线的表达式就是: 解释: 权重向量就是待求的未知参数，w是权重一词的英文——weight的首字母。上次学习回归时，我们为了求未知

聚类算法api初步使用2.使用k-means进行聚类,并使用CH方法评估

试剂界的爱马仕

早餐 3.20美联储继续维持利率不变，符合市场预期。TRC20-USDT发行量突破647亿枚，创历史新高。1、特朗普计划于美东时间周四上午10:40以录音形式在数字资产峰会发表演讲

吴恩达机器学习笔记复盘（六）梯度下降算法梯度下降（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，广泛应用于机器学习、深度学习等领域，在这里是用于求J（w,b）局部最小值。