大家好，我是爱酱。本篇将会系统讲解朴素贝叶斯（Naive Bayes）的原理、公式推导、案例流程、代码实现与工程建议。内容适合初学者和进阶读者，分步解释，配合公式和具体例子。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理卷积神经网络（CNN）中的零填充（Padding）与输出尺寸推导的原理、数学推导、工程意义、实际案例及可视化代码，便于直接亲身尝试。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

大家好，我是爱酱。本篇將會系统梳理卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和Transformer三大深度学习架构的原理、结构、优势、典型应用与数学表达。内容非常详细，并有友善的代码解释、流程解析等，适合初学者和进阶者系统理解。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，

本篇延续AI深究专栏风格，系统梳理卷积神经网络（CNN）中卷积层反向传播（Backpropagation in Convolutional Layer）的数学推导、核心原理、公式、实际案例和可视化代码演示，帮助你彻底理解CNN训练的“灵魂机制”。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的原理、结构、数学表达、典型应用、可视化代码示例与工程实践，帮助你全面理解这一深度学习的“感知基石”。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

大家好，我是爱酱。本篇延续我上三篇Boosting (XGBoost, LightGBM, AdaBoost)，继续去讲解CatBoost（Categorical Boosting）的核心原理、算法细节、数学表达、优缺点、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一经典Boosting算法的本质与应用。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不

你知道机器学习里的“算法”和“模型”到底有什么不同吗？不少AI初学者甚至颇有研究的同学，都会把这两个词混淆。其实，它们的区别比你想象的还要大！这篇文章，我会用最简单的比喻和例子，带你轻松分清算法和模型的本质差异，以及他们在一般流程中各自担任的角色。如果你也曾疑惑过这两个概念，千万别错过接下来的内容！

你知道机器学习里的“算法”和“模型”到底有什么不同吗？不少AI初学者甚至颇有研究的同学，都会把这两个词混淆。其实，它们的区别比你想象的还要大！这篇文章，我会用最简单的比喻和例子，带你轻松分清算法和模型的本质差异，以及他们在一般流程中各自担任的角色。如果你也曾疑惑过这两个概念，千万别错过接下来的内容！

大家好，我是爱酱。本篇将会深入梳理数据增强（Data Augmentation）、合成数据（Synthetic Data）与数据生成（Data Generation）三大常见但易混淆的AI数据技术，结合定义、原理、典型算法、实际应用、优缺点和数学公式，帮助你厘清三者的本质区别与联系。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个

你知道机器学习里的“算法”和“模型”到底有什么不同吗？不少AI初学者甚至颇有研究的同学，都会把这两个词混淆。其实，它们的区别比你想象的还要大！这篇文章，我会用最简单的比喻和例子，带你轻松分清算法和模型的本质差异，以及他们在一般流程中各自担任的角色。如果你也曾疑惑过这两个概念，千万别错过接下来的内容！