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GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)是一种高效的特征选择技术,特别适用于大规模数据集的处理。通过减少计算复杂度,GOSS能够显著提升机器学习模型训练效率,尤其在梯度提升算法中表现卓越。该技术广泛应用于数据分析、图像识别及自然语言处理等领域,对于追求高性能计算解决方案的电子工程师而言,掌握GOSS不仅能够优化现有项目性能,还能为未来开发提供强有力的支持。...

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