BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）是一种用于大规模数据集上的层次聚类算法。该算法于1996年首次提出，目的是在不牺牲聚类质量的前提下，减少大数据聚类问题的计算复杂性。...
CART（Classification and Regression Trees）算法是一种用于分类和回归任务的决策树模型。这一模型由Breiman等人于1986年提出，现如今已广泛应用于各种数据挖掘任务和机器学习问题。...
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类技术，具有实现简单、易于理解、且在多种应用场景中表现优秀的特点。本节旨在介绍贝叶斯定理的基本历史和重要性，以及朴素贝叶斯分类器的应用场景。...
强化学习是机器学习的一个分支，涉及智能体（agent）如何在一个环境中采取行动，从而最大化某种长期的累积奖励。
自编码器（Autoencoder, AE）是一种数据的压缩算法，其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络的形式下，自编码器可以用于降维和特征学习。...
语言模型（Language Model，简称 LM）是一个用于建模自然语言（即人们日常使用的语言）的概率模型。简单来说，语言模型的任务是评估一个给定的词序列（即一个句子）在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理（NLP）的诸多应用中，如...
以前介绍过 VMMap 工具是可以查看一个进程中的虚拟内存信息的，其内部的实现原理就是调用 VirtualQueryEx 函数（支持查看其他进程）得到一个进程的虚拟内存信息。根据学习的视频我也自己实现了一下，但我们用到的是 VirtualQ...
一切都是原子构成，一个简单的原子模型可以简化成带正电荷的原子核在中央，周围环绕有若干个带负电的电子。同性相斥，异性相吸。
为Halo搭建的博客配上如同《新华字典》那样的目录是一个不错的主意，不仅能让分类更加清晰，还能帮助读者更轻松地查找和理解文章的内容。在这篇文章中，《Thymeleaf目录页原理》将深入探讨如何实现这种目录结构的设计，从基...
