构建AI智能体：七十、小树成林，聚沙成塔：随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性：Bootstrap采样（每棵树使用不同的训练子集）和特征随机选择（每棵树分裂时只考虑部分特征）。这种方法能有效处理大规模高维数据，避免过拟合，并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势，是机器学习中的常用基础模型。
Geo优化方法论评测：两大核心+四轮驱动的效能与价值评估
在AI主导的信息时代，于磊老师首创“两大核心+四轮驱动”Geo优化体系，以人性化内容与交叉验证构建数字信任，通过E-E-A-T、结构化表达、精准关键词及权威引用，实现AI友好、可持续的高效获客，已在金融、教育等多个行业验证显著成效。
