人工智能与大模型最新资讯与技术博客
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最新博客
机器学习（人工智能）在工业中应用步骤入门
机器学习是实现人工智能最重要的方法之一，包括深度学习等都属于机器学习中的一种方法。因此，机器学习的应用被认为是实现人工智能应用的重要途径。人工智能的应用目标是使用计算机（机器）来代替或者辅助人工来完成某项任务。机器学习在解决业务问题的应用需要谨慎考虑。本文提供一些步骤可以参考。
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
R语言进行数据分析非常简单方便，在这篇博客中，我们将描述如何使用R语言进行K-means聚类分析，并分析结果。
线性数据结构之跳跃列表（Skip List）详解及其Java实现
数据结构中，自平衡二叉查找树搜索效率高，但是需要通过旋转和变色维护平衡。而列表虽然简单，但是对元素的查找需要比对列表中的每个元素，查找速度较慢。为了兼顾列表的简单易用，并提高查找效率，跳跃列表（Skip List）应运而生。
平衡二叉树之红黑树（Red-Black Tree）简介及Java实现
红黑树（Red-Black Tree）也是一种自平衡二叉查找树，与AVL不同的是它依靠节点颜色来维护树的平衡，在自平衡操作的时候，依赖变色和旋转两种操作来进行。
平衡二叉树之AVL树（Adelson-Velsky and Landis Tree）简介及Java实现
在前面的内容中，我们已经介绍了平衡二叉树。其中提到了AVL树，这是一种非常著名的平衡二叉树。这是第一个发明类似自平衡机制的二叉树数据结构。在AVL树中，任何节点的两个子树的高度最多相差一个。如果在任何时候它们相差多于一个，则重新平衡以恢复此属性。
二叉查找树（Binary Search Trees，BST）数据结构详解
二叉查找树是一种特殊的二叉树结构，它改善了二叉树的查找效率，二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。与一般的二叉树的主要区别就是它对子节点的键值排序有一定要求。
二叉树（Binary Tree）
二叉树数据结构中一类重要的数据结构，也是树表家族最为基础的结构。二叉树每个节点最多具有两个子节点。本篇博客将简述二叉树原理和应用。
平衡二叉树（Balanced Binary Tree）
平衡二叉树（Balanced Binary Tree）是二叉树（Binary Tree）中最重要的一种树结构。由于它保证了一个良好的二叉树形结构，使得其查找、搜索和删除等操作的效率大大提高，是应用最广泛的二叉树。
普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）的详细推导过程
在统计学中，普通最小二乘法（OLS）是一种用于在线性回归模型中估计未知参数的线性最小二乘法。这篇博客将简要描述其参数的求解过程。
