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• 机器学习中的自回归：概念、Transformer与扩散模型的统一理解

  发表:2025年11月16日 |  at 11:30

  自回归（Autoregressive）是一种生成与建模思想，其核心是利用已生成的历史内容来预测下一个输出，通常通过概率链式法则逐步生成数据。它广泛应用于时间序列分析、语言模型、语音和序列生成任务中。Transformer 是一种强大的神经网络结构，本身并不等同于自回归，但在使用因果注意力（causal mask）时，可以实现严格的自回归生成，如 GPT 等大语言模型。自回归 Transformer 生成质量高，但推理阶段难以并行，速度受序列长度限制。

• 机器学习最核心的十大算法模型深度解析

  发表:2025年3月29日 |  at 12:00

  在人工智能与大数据蓬勃发展的今天，机器学习算法作为智能决策的核心引擎，正深刻改变着各行各业。从金融风控到医疗诊断，从图像识别到自然语言处理，这些算法构成了现代智能系统的基石。

• 终于把机器学习中的交叉验证搞懂了

  发表:2025年3月13日 |  at 12:00

  交叉验证（Cross Validation）是一种用于评估机器学习模型性能的技术，主要用于避免过拟合并提高模型的泛化能力。它通过将数据集划分为多个子集，并在不同的子集上训练和测试模型，以确保模型能够在新的、未见过的数据上表现良好。