Llama3作为最新版本，以其逼近 GPT-4 的性能、大规模数据驱动的学习以及高效训练流程，巩固了 Meta 在开源大模型领域的领先地位，并推动了人工智能在社交、商业和其他领域的广泛应用。LLaMA是由Meta AI发布的大语言系列模型，完整的名字是Large Language Model Meta AI，直译：大语言模型元AI。作为该系列的初代模型，Llama 是一个纯粹的基座语言模型，设计目

随机森林（Random Forest）是Bagging的一个拓展体，它的基学习器固定为决策树，多棵树也就组成了森林，而“随机”则在于选择划分属性的随机，随机森林在训练基学习器时，也采用有放回采样的方式添加样本扰动，同时它还引入了一种属性扰动，即在基决策树的训练过程中，在选择划分属性时，RF先从候选属性集中随机挑选出一个包含K个属性的子集，再从这个子集中选择最优划分属性，一般推荐K=log2（d）。

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我们每天都做着各种形形色色的决策——周末怎么嗨、是否买下衣服、出差选哪种交通工具等等，这些决策的过程我们用图形的形式表现出来就是一种类似树形的结构，将这种决策思想应用到机器学习算法领域，那就是我们本文要说的决策树算法。决策树算法属于有监督学习算法的一员，在决策前需要先根据先验数据进行学习，构建并训练出一个决策树模型。决策树模型中每一个非叶子结点代表着一个特征属性，其下每一个分支都代表对该特征属性值

在统计学中，普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）是一种用于在线性回归模型中估计未知参数的线性最小二乘法。 OLS通过最小二乘法原则选择一组解释变量的线性函数的参数：最小化给定数据集中观察到的因变量（被预测变量的值）与预测变量之间残差的平方和。一元线性回归求解过程我们先以一元线性模型为例来说明。假设有一组数据X={(x1,y1,⋯ ,(xm,ym)}X=\{(...

最小二乘法1、什么是最小二乘思想？​简单地说，最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近（在古汉语中“平方”称为“二乘”），“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小。从这个上也可以看出，最小二乘也可用于拟合数据模型。2. 最小二乘法推导​我们以最简单的一元线性

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Llama 3的发布，不仅是技术上的一次飞跃，也是开源与闭源之争中的一个关键节点。随着AI技术的不断进步，这一辩论可能会持续下去，而市场和用户的选择将最终决定哪种模式能够占据主导地位。开源与闭源大模型之间不太可能分出绝对的输赢，因为它们各自适合不同的应用和场景。开源大模型更适合那些需要快速创新和大规模协作的项目，而闭源大模型可能更适合那些对性能和安全性有极高要求的商业应用。

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