Tensor 分解入门笔记：从基本记号到 CP、Tucker 与 PARAFAC2
这篇笔记主要根据 Kolda 与 Bader 的综述论文 Tensor Decompositions and Applications 整理，用来建立张量分解的基础概念。可以把它理解成从矩阵分解继续往高维数组推广：向量是一阶张量，矩阵是二阶张量，三维及以上数组就是高阶张量。
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Data Science / NLP / LLM Applications
大四学生，正在系统整理 Python 工程、数据科学、机器学习、NLP/LLM 应用、 数学笔记和项目复盘。这里既是学习档案，也是逐步成型的技术作品集。
把课程项目、技术笔记和实验记录整理成长期可回看的作品体系。
从传统机器学习 baseline 到 DistilBERT + LoRA，再到 XGBoost hybrid 的完整情感分类项目。
DistilBERT / LoRA / XGBoost / Macro F1Python、C++、算法题、项目结构和可复现脚本。
02Math for ML线性代数、SVD、张量分解、优化和模型背后的数学。
03Data SystemsPandas、Dask、Spark、特征工程和大数据分析。
04Portfolio Output把项目文章、GitHub、实验结果整理成可面试讲述的作品。
Tensor 分解入门笔记：从基本记号到 CP、Tucker 与 PARAFAC2
这篇笔记主要根据 Kolda 与 Bader 的综述论文 Tensor Decompositions and Applications 整理，用来建立张量分解的基础概念。可以把它理解成从矩阵分解继续往高维数组推广：向量是一阶张量，矩阵是二阶张量，三维及以上数组就是高阶张量。