机器学习：KNN 算法详解 引言 想象一下，你要判断一个新来的同学是什么性格： 方法1：观察他的所有特征，分析他的行为模式（复杂方法） 方法2：看看他身边最亲近的几个朋友是什么性格，他很可能也是类似的性格（简单方法） KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻）算法就像第二种方法——通过
发布于 2025-11-22
Scikit-learn 详解：机器学习领域的瑞士军刀 引言 想象一下，你要做一道菜： 没有工具：需要自己磨刀、生火、准备所有工具，费时费力 有专业工具：有现成的菜刀、炉子、调料，轻松高效 Scikit-learn 就像机器学习的"专业工具包"，提供了现成的算法、工具和接口，让你能够快速、高效地进行
发布于 2025-11-22
机器学习拟合概念详解：从欠拟合到过拟合 引言 想象一下三种不同的学习方式： 欠拟合：就像学生没学会，练习题都做不对 正常拟合：就像学生学会了方法，练习题和新题都能做 过拟合：就像学生只记住了练习题，新题不会做 理解拟合概念，就像理解学习的三种状态。本文将用生动的类比、数学表示和实际代码，帮你深入理解
发布于 2025-11-22
机器学习算法分类：从有监督到强化学习 引言 想象一下四种不同的学习方式： 有监督学习：就像有老师教，给你题目和答案，让你学会解题 无监督学习：就像自学，没有答案，自己发现规律 半监督学习：就像老师只教一部分，剩下的自己学 强化学习：就像通过试错学习，做对了给奖励，做错了不给奖励 理解这四种学习方式，
发布于 2025-11-22
机器学习基础概念：样本、特征、标签与数据集划分 引言 想象一下，你要教一个小朋友识别水果： 样本：就是一个个具体的水果（苹果、香蕉、橙子...） 特征：就是描述水果的属性（颜色、大小、形状...） 标签：就是水果的名字（"这是苹果"、"这是香蕉"） 数据集划分：就像把水果分成三堆——一堆用来教（训练
发布于 2025-11-22
机器学习发展历程：从符号主义到预训练模型的演进之路 引言 机器学习的发展历程就像人类学习方式的演变：从最初的"死记硬背"（符号主义），到"总结规律"（统计学习），再到"模仿大脑"（神经网络），最后到"博览群书"（预训练模型）。每个阶段都有其独特的思维方式和技术特点，共同构成了今天人工智能的辉煌成就。
发布于 2025-11-22
LangChain4J：Java 开发者的 AI 应用框架 引言：为什么 Java 开发者需要 LangChain4J？ 想象一下，你要在 Java 应用中集成 AI 功能： 传统方式（直接调用 API） Java 应用： ↓ 手动调用 OpenAI API ↓ 处理 JSON 响应 ↓
发布于 2025-11-13
