sklearn 特征选择实战：用 RFE 找到最优特征组合
特征越多模型未必越好，过多特征易导致过拟合、训练慢、难解释。递归特征消除（RFE）通过反复训练与特征评分，逐步剔除不重要特征，提升模型泛化能力与效率。本文详解RFE原理，并用scikit-learn实战葡萄酒数据集，展示如何结合逻辑回归与随机森林进行特征选择，比较不同模型的筛选差异，并通过RFECV自动确定最优特征数量，辅以可视化分析，帮助构建更简洁、高效、可解释的模型。
Python基于梯度下降的路径规划算法：从原理到实践
本文介绍基于梯度下降的路径规划算法，通过Python实现详解其在机器人、自动驾驶等领域的应用。相比传统方法，该算法计算高效、适应动态环境，支持实时避障与多目标优化，结合自适应学习率、动量优化等策略，显著提升性能，已在ROS和真实场景中成功部署，展现广阔应用前景。（238字）
智能体来了：零基础学习智能体，从入门到就业的系统路径
智能体来了，国内专注AI智能体教育与落地的品牌，为零基础者、转型者及企业提供系统化学习方案。涵盖认知入门、实操训练到项目实战，八大核心模块助力就业。赋能个人掌握AI技能，助力企业降本增效，推动智能体技术产业化应用。（238字）