机器学习

2026-07-29andy阅读(2)

在机器学习模型越来越多地被应用于医疗诊断、金融风控、司法判决等高风险场景的今天，模型的可解释性已经从一个「加分项」变成了「必选项」。一个准确率高达99%的模型，如果无法解释其决策逻辑，就很难获得业务方的信任，更无法满足监管合规的要求。本文将...

2026-07-25andy阅读(19)

自2017年Google在论文《Attention Is All You Need》中提出Transformer架构以来，它已经彻底改变了自然语言处理乃至整个深度学习的格局。从BERT到GPT，从ViT到CLIP，几乎所有现代大型模型的核心...

2026-07-20andy阅读(48)

引言：为什么机器学习模型需要正则化？ 在机器学习实践中，我们经常会遇到这样的困境：模型在训练集上表现完美，准确率接近100%，但一旦面对全新的测试数据，性能就急剧下降。这种现象被称为过拟合（Overfitting），是机器学习中最常见也最棘...

2026-07-14andy阅读(65)

引言：为什么PyTorch 2.x的性能优化至关重要 随着深度学习模型规模的持续增长——从数百万参数的ResNet到数千亿参数的大语言模型——训练和推理的效率已成为机器学习工程师面临的首要挑战。PyTorch 2.x系列的发布标志着深度学习...

2026-07-09andy阅读(106)

引言：为什么模型评估比模型训练更重要 在机器学习项目中，很多初学者会把大部分精力花在模型训练和调参上，却忽视了同样重要甚至更关键的一步——模型评估。一个在训练集上表现优异的模型，可能在真实数据上惨不忍睹。这种现象被称为过拟合，而严谨的模型评...

2026-07-04andy阅读(91)

在机器学习项目中，我们常常花费大量时间在特征工程和模型选择上，却容易忽略一个同样关键的环节——超参数调优（Hyperparameter Tuning）。超参数是模型训练前需要手动设置的参数，它们不像权重参数那样通过梯度下降自动学习，而是需要...

2026-06-29andy阅读(101)

引言：为什么特征工程是机器学习的核心 在机器学习领域，有一个广为流传的观点：”数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。”这句话深刻揭示了特征工程在机器学习项目中的核心地位。无论多么先进的深度学习...

2026-06-25andy阅读(129)

引言：为什么需要对比三大梯度提升框架？ 梯度提升（Gradient Boosting）是机器学习领域最具影响力的算法之一，在Kaggle竞赛、工业界推荐系统、金融风控、广告点击率预测等场景中占据统治地位。然而，随着XGBoost、Light...

2026-06-21andy阅读(116)

梯度提升决策树（Gradient Boosted Decision Trees，GBDT）是机器学习中最强大、应用最广泛的算法之一。从Kaggle竞赛到工业界推荐系统、搜索排序，GBDT及其衍生版本（如XGBoost、LightGBM）长期...

2021-04-28andy阅读(2997)评论(0)

相似搜索问题的背景 相似搜索在业务里的场景：图片相似搜索，衍生的业务：拍照购物，截图搜电影、盗版图查找；文本相似搜索：智能搜索引擎，推荐系统，问答机器人，机翻；声音相似搜搜：听歌识曲等 相似搜索要解决的关键问题 相似搜索无非就是为了 ...