自编码器重构误差

深度学习异常检测的核心指标与实战解析目录导读自编码器基础与重构误差定义重构误差的计算方法与数学原理重构误差在异常检测中的核心作用实际应用场景与代码示例常见误区与优化策略经典问答与读者互动自编码器基础与...

wen 2026-07-02 83

PCA降维可视化

PCA降维可视化：从原理到实战的完整指南目录导读PCA降维的核心原理 – 为什么需要降低维度？可视化在数据分析中的价值 – 高维数据如何“看得见”？PCA降维可视化步骤详解 – 从数据预处理到图形输出...

wen 2026-07-02 67

K-means优化

K-means聚类算法虽然简单高效,但存在一些固有缺陷,如对初始质心敏感、需要预设K值、易受异常值影响等，针对这些问题,学术界和工业界提出了多种优化策略，以下是K-means的主要优化方向,从原理改进...

wen 2026-07-02 101

DBSCAN密度聚类

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种经典的基于密度的聚类算法，与 K-Means 这种基于距离的...

wen 2026-07-02 114

t-SNE聚类

t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，主要用于高维数据的可视化，它本身不是一种聚类算法，而是将高维数据映射到低维空间...

wen 2026-07-02 73

层次聚类树状图

从数据中自然发现群体结构的可视化利器目录导读什么是层次聚类树状图？——核心概念与直观理解层次聚类树状图如何工作？——算法原理深度解析如何阅读与解读树状图？——分步图解指南树状图的实战应用场景——从生物...

wen 2026-07-02 106

随机森林特征重要性

从原理到实战的全面解析目录导读随机森林特征重要性的核心概念特征重要性的计算原理与方法如何解读与应用特征重要性排序常见误区与最佳实践建议问答环节：解决你的高频疑问随机森林特征重要性的核心概念在机器学习项...

wen 2026-07-02 70

决策树剪枝

这是一个关于决策树剪枝非常核心的问题，决策树剪枝是为了解决过拟合问题，未剪枝的树可能为了完美拟合训练数据，将噪声也学进去了,导致在测试集上表现变差，以下是关于决策树剪枝的系统讲解，分为为什么要剪枝、剪...

wen 2026-07-02 75

XGBoost调参

XGBoost 是一个非常强大且广泛使用的梯度提升框架，它的参数众多，但核心是找到 过拟合 和 欠拟合 之间的平衡点，以下是系统的 XGBoost 调参指南，分为核心思路、参数分类、调参步骤和实战策略...

wen 2026-07-02 132

LightGBM速度

LightGBM速度揭秘：为何它成为机器学习竞赛与工业级应用的首选？目录导读引言：速度——现代机器学习的核心竞争力LightGBM速度优势的底层原理1 单边梯度采样（GOSS）如何“减负”2 互斥特征...

wen 2026-07-02 113