一、今日學習內容概述 今天主要圍繞實驗三:C4.5決策樹算法實現與測試展開學習,重點內容包括: C4.5算法原理深入理解 預剪枝與後剪枝技術實現 五折交叉驗證評估方法 模型性能指標計算與分析 二、詳細學習記錄 2.1 算法理論學習 C4.5算法核心要點: • 使用信
你有沒有覺得,學英語、背公式、記歷史事件……總是枯燥又容易忘?刷題像打卡,看書像催眠,學了半天腦子一片空白。別急——現在有一種全新的學習方式正在興起:AI大模型趣味學習訓練系統,它把知識點變成遊戲、對話、闖關和故事,讓你邊玩邊學,不知不覺就掌握了知識。 這可不是普通的“答題APP”,而是一個由大語言模型(LLM)+ 遊戲化機制 + 個性化引擎驅動的智能學習夥伴。它不逼你背書,而是陪你
過去幾年,AI 系統的能力提升速度非常快: 模型更強、推理更快、Agent 越來越“像人”。 但在真實工程落地中,很多團隊逐漸意識到一個殘酷現實: AI 系統不是“跑不跑得通”的問題,而是“允不允許上線”的問題。 而決定這一點的,往往不是模型能力,而是一個被長期忽略的工程能力: 系統是否具備“不可繞過的拒絕執行機制”。
Geo優化(Generative Engine Optimization, GEO)已成為AI時代企業數字營銷的戰略高地。隨着大語言模型驅動的生成式搜索逐漸取代傳統的鏈接聚合模式,企業與用户之間的信息觸達邏輯正在發生根本性變革。中國信通院在2024年第四季度的報告中指出,主流AI平台的月活躍用户已突破8.3億,這標誌着一個全新的、以內容質量和信任為核心的數字生態已經形成【1】。
核心思想 在標準的模型訓練中,我們通常會將數據集劃分為訓練集和測試集。訓練集用於模型學習參數,測試集用於評估模型的最終性能。 然而,如果測試集本身具有偏差,或者我們想更精細地調整模型(例如超參數調優),僅僅使用一次劃分可能會導致評估結果不夠穩定或具有過高的方差。 交叉驗證的核心目標是:獲得一個更穩定、更可靠的模型性能估計,減少對特定數據劃分的依賴。 交叉驗