通过Milvus的BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于RAG系统
本文介绍如何利用 Milvus 2.5 版本实现快速的全文检索、关键词匹配，以及混合检索（Hybrid Search）。通过增强向量相似性检索和数据分析的灵活性，提升了检索精度，并演示了在 RAG 应用的 Retrieve 阶段如何使用混合检索提供更精确的上下文以生成回答。
【机器学习】朴素贝叶斯算法及其应用探索
朴素贝叶斯算法及其应用探索 引言 在机器学习的广阔领域中，朴素贝叶斯分类器以其实现简单、计算高效和解释性强等特点，成为了一颗璀璨的明星。尽管名字中带有“朴素”二字，它在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等多个领域展现出了不凡的效果。本文将深入浅出地介绍朴素贝叶斯的基本原理、数学推导、优缺点以及实际应用案例，旨在为读者构建一个全面而深刻的理解框...
机器学习算法原理与应用：深入探索与实战
一、引言 在当今的信息时代，机器学习（Machine Learning, ML）已经成为推动科技发展的重要引擎。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从个性化推荐系统到金融风险控制，机器学习无处不在，它的应用已经深入到我们生活的方方面面。本文将深入探讨机器学习算法的原理，并结合实际应用案例，展...
【Python机器学习专栏】t-SNE算法在数据可视化中的应用
在处理高维数据时，一个关键的挑战是如何将数据以低维的形式进行可视化，以便我们可以直观地理解和分析数据的结构。t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法是一种非常有效的工具，它能够将高维数据映射到二维或三维空间中，同时尽可能保持数据点之间的相对关系。本文...
【Python机器学习专栏】层次聚类算法的原理与应用
在数据挖掘和机器学习领域，聚类是一种探索性数据分析的常用技术，旨在将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个“簇”，使得同一个簇内的样本之间相似度较高，而不同簇的样本相似度较低。层次聚类算法作为一种重要的聚类分析方法，因其不需要预先指定簇的数量，且能够生成数据集的层次结构...
【Python机器学习专栏】集成学习算法的原理与应用
在机器学习领域，集成学习（Ensemble Learning）是一种强大的技术，它通过组合多个基学习器（base learners）的预测结果来提高整体预测的准确性。集成学习不仅在分类问题中表现出色，而且在回归、聚类等其他机器学习任务中也具有广泛的应用。本文将介绍集成学习算法的基本原理，...
阿旭机器学习实战【1】K-近邻算法(KNN)模型应用实例，以及图像表征方式
引言如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格 上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片具有哪些共有特征，使得动作片之间非常类似， 而与爱情片存在着明显的差别呢？动作....
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