基模型预测的 结果进行综合产生最终的预测结果： 集成学习 模型n …… 模型1 模型2 预测n …… 预测1 预测2 训练 数据 最终 预测 结果 测试 数据 5 Boosting 训练过程为阶梯状，基模型 按次序一一进行训练（实现 上可以做到并行），基模型 的训练集按照某种策略每次 都进行一定的转化。对所有 基模型预测的结果进行线性 综合产生最终的预测结果。 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM 11 AdaBoost算法 AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应增强），其自适应在于：前 一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来 训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直 到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。 强学 习器 相同方式更新…… 15 GBDT算法 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算 法，该算法由多棵决策树组成，GBDT 的核心在于累加所有树的结果 作为最终结果，所以 GBDT 中的树都是回归树，不是分类树，它是属 于 Boosting 策略。GBDT 是被公认的泛化能力较强的算法。 GBDT 由三个概念组成： Regression

4.145554613376103 │ └───────────────────┘ 41 / 62 External Models CatBoost 43 / 62 Gradient Boosting General advantages › Best solution for heterogeneous data › Works well for small data › Easy to features support › Models analysis tools 44 / 62 Gradient Boosting 45 / 62 Gradient Boosting 46 / 62 Gradient Boosting 47 / 62 Gradient Boosting 48 / 62 Numerical features 49 / 62 Categorical features

4.145554613376103 │ └───────────────────┘ 41 / 62 External Models CatBoost 43 / 62 Gradient Boosting General advantages › Best solution for heterogeneous data › Works well for small data › Easy to features support › Models analysis tools 44 / 62 Gradient Boosting 45 / 62 Gradient Boosting 46 / 62 Gradient Boosting 47 / 62 Gradient Boosting 48 / 62 Numerical features 49 / 62 Categorical features

and DeepSeek-V2. Contents 1 Introduction 4 2 Architecture 6 2.1 Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.1 Preliminaries: Standard Multi-Head Attention performance compared with MHA, and meanwhile significantly reduces the KV cache during inference, thus boosting the inference efficiency. (2) For Feed-Forward Networks (FFNs), we follow the DeepSeekMoE architecture DeepSeek-V2 follows the settings of DeepSeek 67B (DeepSeek-AI, 2024). 2.1. Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency Conventional Transformer models usually adopts Multi-Head Attention (MHA)

openEuler delivers 1.2 times higher basic performance of SPEC CPU 2017 than the open source GCC, boosting the performance of the MySQL database by more than 15%. Repositories GCC for openEuler is upgraded including EFI, RPM, KO, and ISO. It enables the signing process for countless software packages, boosting efficiency and enhancing community key management. Challenges The existing RPM signature tool

提出背景 GAN的概念简介及提出背景 2001年，Tony Jebara 在毕业论文中以最大熵 形式将判别模型与生成 模型结合起来联合学习 2007年，Zhuowen Tu 提出将基 于boosting分类器的判别模型与 基于采样的生成模型相结合，来 产生出服从真实分布的样本。 2012年，Jun Zhu 将最大间隔机 制与贝叶斯模型相结合进行产生 式模型的学习。 2014年，Ian Goodfellow

线性模型，如基于距离度量的模型包括KNN(K近邻)、K-means聚类、 感知机和SVM、神经网络。另外，线性回归类的几个模型一般情况下也 是需要做数据归一化/标准化处理的。 不需要做数据归一化/标准化 决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取 值大小并不敏感，如随机森林、XGBoost、LightGBM等树模型，以及 朴素贝叶斯，以上这些模型一般不需要做数据归一化/标准化处理。 3.正则化、偏差和方差

线性模型，如基于距离度量的模型包括KNN(K近邻)、K-means聚类、 感知机和SVM。另外，线性回归类的几个模型一般情况下也是需要做数 据归一化/标准化处理的。 不需要做数据归一化/标准化 决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取 值大小并不敏感，如随机森林、XGBoost、LightGBM等树模型，以及 朴素贝叶斯，以上这些模型一般不需要做数据归一化/标准化处理。 22 3

or API connections. The result: end-to-end automation, freeing teams from repetitive tasks and boosting efficiency across the enterprise. 22 AI in the EnterpriseThe trusted AI enterprise platform Security