特征工程（图片来源：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/81319999）我们在人工智能学习的道路上，很容易忽略基础的特征工程，都在学习各种机器学习算法，深度学习算法等。但是在实际的工作中，解决实际问题的时候，遇到几万个特征，几千万的样本，该如何选择特征。一个好的数据特征，可以从根本上提高模型准确率的上线，而好的算法模型只是不断的逼近...

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大家都是学生党，做这个测评的目的，是希望可以对比一下市面上常用的aigc检测平台，在初次检测的时候，可以根据自己的需要找合适的平台。总结成下表，同一段文字，知网和维普检测率基本一致，PaperPass识别出来一半，万方识别出四分之一，所以如果学校要求是知网，可以根据字数，选择适当的平台进行检测。

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前言  上一篇（https://blog.csdn.net/weixin_40192195/article/details/88807562） 简单讲解了信息论的相关知识，今天将信息论实际应用到机器学习模型中，尽量充分讲解每一个点，思路如下：信息论–>决策树–>Bagging–>starcking1. 决策树  决策树模型作为另一种解决问题的思路。也是工业界常用的模型，因为...

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