Pod 7. 朴素贝叶斯法
朴素贝叶斯方法(naïve Bayes) 是一种以贝叶斯定理为基础，并假设各特征在条件上相互独立的分类方法。在处理训练数据集时，该方法首先从特征的独立性假设出
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Pod 6. K近邻及Kd树实现
K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基础且广泛应用的机器学习算法。其主要思想是在特征空间中找到距离待预测点最近的K个已知数据点
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Pod 5. 感知机
感知机（Perceptron）是一种基本的线性二分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，具体为 +1 或 -1 的二值。该模型在输入空间（特征空间）中构造一个分离超平面来区分正负两类实例，属
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Pod 4. 什么是强化学习？
强化学习是机器学习领域的一个分支，它专注于如何使智能系统通过与环境的交互来学习最佳行为策略。这一学习过程假设智能系统与环境的互动符合马尔可夫决策过程，其中智能系统能够观测到一系列因交互产生的状态和奖励
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Pod 3. 什么是无监督学习？
无监督学习是一种机器学习方法，它从未经标记的数据中发掘预测模型。这些数据是自然生成的，而预测模型用来揭示数据的分类、转换或概率分布。无监督学习的核心目标是识别出数据内部的统计规律或隐藏结构。
模型的输
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Pod 2. 是什么监督学习？
监督学习是机器学习的一种方法，它依靠带有标签的数据来学习预测模型。这种学习方式的核心是找到输入到输出之间的统计规律。
Pod 2.1 输入空间、特征空间和输出空间
在监督学习领域，我们将所有可能的输入
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Pod 1. 什么是机器学习？
机器学习，这一计算机科学的前沿领域，正在以数据为核心，通过建立统计模型来引领智能化时代的发展。本文概述了机器学习的核心特征，包括其基于计算机和网络的平台，对大量数据的深度分析能力，以及其在预测和分析方
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LLaMA2模型代码详解
Llama2 是 Meta 最近推出的大语言模型，它的训练数据集达到了两万亿个token。与前代产品 Llama 的 2048 的上下文长度相比，Llama2 的上下文长度扩展至 4096，使其能够理
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大模型基础之归一化方法
对于预训练大型语言模型，训练的不稳定性是一个挑战性的问题。为了缓解这个问题，标准化被广泛地用作稳定神经网络训练的策略。在原始的Transformer中，采用了LayerNorm。近期，有几种高级的标准
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大模型基础之旋转式位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）
旋转式位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE），这是一种配合Attention机制能达到“绝对位置编码的方式实现相对位置编码”
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