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一周12个模型发布,我花了3天,才搞清楚该选哪个

2026年AI模型混战:12款新模型横向测评与选型指南 2026年3月,AI行业迎来爆发式更新,OpenAI、Google等巨头一周内密集发布12款大模型。测评显示:Claude Opus 4.6在编程和写作领域表现突出,GPT-5.4在多模态和响应速度领先,Gemini 3.1 Pro适合企业场景,Llama 4和DeepSeek V3则凭借开源和性价比优势占据细分市场。选型关键应聚焦核心需求:

#人工智能
使用sklearn预处理数据之标准化、归一化、正则化

sklearn.preprocessing是sklearn库中非常重要的一个module,集成了很多预处理数据的方法,今天对常用的几个加以解释说明。二值化sklearn.preprocessing.binarizer(threshold=0.0, copy=True)对数据根据给定的阈值将其映射到0和1,其中阈值默认为0.0,可接收float类型的阈值,注意数据大于阈值的时候映射为1,小于等...

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#sklearn
论文阅读笔记:Amazon.com Recommendations: Item-to-item collaborative filtering

文章目录Amazon.com Recommendations: Item-to-item collaborative filtering电子商务推荐存在的挑战研究思路相关工作:已有的推荐算法及其不足传统协同过滤(基于用户的协同过滤)聚类模型serach-based(contented-based)methods[8]我们的工作:item-to-item CF参考文献Amazon.com Reco.

Surprise库使用总结

文章目录Surprise库1. 加载数据模块2. 模型训练前的数据划分模块2.1 交叉验证数据划分2.2 训练集测试集划分3 构建算法模块3.1 记号说明3.2 基于统计的算法3.3 基于近邻(协同过滤)的方法3.3.1 [相似度计算模块](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/similarities.html)3.3.2 [预测算法](https:

到底了