集成学习:让多个模型一起做决定
从 Bagging、随机森林、Boosting、GBDT、XGBoost、LightGBM 到 sklearn 实战,理解集成学习如何提升模型的稳定性和预测能力。
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从 Bagging、随机森林、Boosting、GBDT、XGBoost、LightGBM 到 sklearn 实战,理解集成学习如何提升模型的稳定性和预测能力。

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记录 AICompanion 第二篇开发日志,从 PySide6 聊天窗口开始,实现主窗口、聊天列表、输入框、发送按钮、历史记录加载和后台线程流式回复,为后续接入大模型、SQLite、情绪系统和 Live2D 打基础。

从直觉、ID3、C4.5、CART、信息熵、基尼指数、剪枝、手写代码和 sklearn 实战几个角度理解决策树算法。

记录一次 Hexo 执行 hexo deploy 后 GitHub Pages 构建失败的真实排查过程,解释 .nojekyll 为什么需要生成并真正部署到 master 分支,以及 hexo-deployer-git 忽略隐藏文件导致的问题。

记录 Windows 桌面 AI 陪伴聊天系统 AICompanion 的项目搭建过程,包括技术选型、目录结构、Python 虚拟环境、依赖安装、环境变量和 Docker 的使用边界。

用图像、公式和线性回归例子理解梯度下降法:什么是梯度、学习率如何影响收敛,以及批量、随机、小批量梯度下降的区别。


记录如何把 Hexo 源代码放到私有仓库,把 hexo deploy 生成的静态网页发布到公开仓库,实现源码和页面分开管理。


