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集成学习(Ensemble Learning)是解决有监督机器学习的一类方法,它的思路是基于多个学习算法的集成来获取一个更好的预测结果。本文将介绍相关概念,并对一些注意事项进行总结。

机器学习的特征工程是将原始的输入数据转换成特征,以便于更好的表示潜在的问题,并有助于提高预测模型准确性的过程。找出合适的特征是很困难且耗时的工作,它需要专家知识,而应用机器学习基本也可以理解成特征工程。

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。

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。

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。
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。

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。
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。