解锁强大算力：GPU云服务器入门与实践指南
在数据驱动的时代，我们常常会遇到对计算能力要求极高的任务，例如复杂的科学计算、精美的图形渲染或前沿的人工智能模型训练。这时，传统的计算资源往往会显得力不从心。而GPU计算的引入，正是为了打破这一瓶颈。
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。