机器学习算法常见距离计算 引言 想象一下，你要判断一个新来的同学和谁最相似： 方法1：看直线距离有多远（欧式距离） 方法2：看需要走多少条街才能到达（曼哈顿距离） 方法3：看最远的那一维差距有多大（切比雪夫距离） 方法4：根据情况灵活选择距离计算方式（闵可夫斯基距离） 在 KNN（K-Nearest
发布于 2025-11-24
交叉验证与网格搜索详解 引言 想象一下两种不同的考试方式： 传统方式：只用一套题训练，用同一套题测试，容易"死记硬背" 交叉验证：用多套题训练和测试，轮流使用，更真实地评估能力 想象一下两种不同的调参方式： 手动调参：一个一个试，费时费力，容易遗漏最优解 网格搜索：系统性地尝试所有组合，自动找到最优
发布于 2025-11-24
机器学习：KNN 算法详解 引言 想象一下，你要判断一个新来的同学是什么性格： 方法1：观察他的所有特征，分析他的行为模式（复杂方法） 方法2：看看他身边最亲近的几个朋友是什么性格，他很可能也是类似的性格（简单方法） KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻）算法就像第二种方法——通过
发布于 2025-11-22
Scikit-learn 详解：机器学习领域的瑞士军刀 引言 想象一下，你要做一道菜： 没有工具：需要自己磨刀、生火、准备所有工具，费时费力 有专业工具：有现成的菜刀、炉子、调料，轻松高效 Scikit-learn 就像机器学习的"专业工具包"，提供了现成的算法、工具和接口，让你能够快速、高效地进行
发布于 2025-11-22
机器学习拟合概念详解：从欠拟合到过拟合 引言 想象一下三种不同的学习方式： 欠拟合：就像学生没学会，练习题都做不对 正常拟合：就像学生学会了方法，练习题和新题都能做 过拟合：就像学生只记住了练习题，新题不会做 理解拟合概念，就像理解学习的三种状态。本文将用生动的类比、数学表示和实际代码，帮你深入理解
发布于 2025-11-22
机器学习算法分类：从有监督到强化学习 引言 想象一下四种不同的学习方式： 有监督学习：就像有老师教，给你题目和答案，让你学会解题 无监督学习：就像自学，没有答案，自己发现规律 半监督学习：就像老师只教一部分，剩下的自己学 强化学习：就像通过试错学习，做对了给奖励，做错了不给奖励 理解这四种学习方式，
发布于 2025-11-22
