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2026/7/23 13:50:30
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梯度下降是最常用优化算法,沿负梯度方向更新参数。包括批量、随机、小批量梯度下降。自适应优化器如 Adam、 RMSprop 提升收敛速度与稳定性。优化算法效率直接影响训练速度与模型效果,是深度学习关键组件。
BERT 是基于 Transformer 编码器的预训练模型,采用双向语言建模。通过海量文本无监督预训练,再在下游任务微调。BERT 在问答、分类、命名实体识别等任务刷新纪录。它标志 NLP 进入预训练微调时代,显著降低任务开发成本。
决策树是直观可解释的监督模型,按特征逐层划分样本。易于理解与实现,支持分类与回归。为提升性能常集成多棵树,如随机森林、XGBoost、LightGBM。树模型在金融风控、市场营销中广泛使用,兼顾效果与可解释性。
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