分类： 机器学习

深度学习有以下主要优点: 自动特征提取。深度学习可以自动学习数据的特征表达,而非需要人工设计特征。这种端到端的… 继续阅读 深度学习的优点是什么？

增强学习(Reinforcement Learning)的原理是:智能体通过与环境的交互来学习一个最优策略。 … 继续阅读 增强学习的原理是什么？

增强学习(Reinforcement Learning)有着广泛的应用场景,主要包括: 游戏AI。如Atari… 继续阅读 增强学习有哪些应用场景？

CART和ID3是两种常见的决策树算法。他们之间的主要区别在于:i、划分方式CART使用基于信息增益的方式对节… 继续阅读 【机器学习】CART和ID3算法的区别是什么？

深度学习的原理主要基于神经网络,特别是深层神经网络。它利用大量的数据来学习复杂的函数映射,以解决机器学习问题。… 继续阅读 深度学习的原理是什么？

随机森林算法是一种集成学习方法。它的原理主要包括以下几个方面:i、bagging随机森林使用bagging(带… 继续阅读 随机森林算法的原理是什么？

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟生物进化过程的一种智能优化算法。其原理是: 初始化… 继续阅读 遗传算法的原理是什么？

长短时记忆网络(LSTM)有以下主要优点: 解决长期依赖问题。通过遗忘门和细胞状态,LSTM可以记住长期信息,… 继续阅读 长短时记忆网络有什么优缺点？

常用的深度学习框架主要有:一、TensorFlow优点: 从Google而来,生态成熟 低水平API,易控制模… 继续阅读 深度学习框架有哪些？各自的优缺点是什么？

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是一种群智能优化算法,模拟蜜蜂寻找蜜源的行… 继续阅读 人工蜂群算法的原理是什么？

长短时记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络,它的原理是通过引入遗忘门、输入门和输出门来控制细胞状态,选… 继续阅读 长短时记忆网络的原理是什么？

二分类和多分类问题是机器学习中常见的两类分类任务。 他们之间存在以下主要区别: 一、类别数量二分类问题只有两个… 继续阅读 二分类和多分类问题的区别是什么？

长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊的循环神经网络,旨在解决普通… 继续阅读 什么是长短时记忆网络？

最大熵模型主要使用最大熵原理与EM算法进行参数估计:一、最大熵原理最大熵原理指:在符合已知信息的条件下,选择熵… 继续阅读 最大熵模型的学习算法有哪些？

循环神经网络(RNN)及其变种模型在许多领域有重要应用,主要包括:1、 自然语言处理:如文本分类、机器翻译、情… 继续阅读 循环神经网络有什么应用场景？

交叉验证和网格搜索是机器学习中的两个重要技巧。它们的关系主要有以下几个方面:一、寻优目标它们的共同目标是寻找模… 继续阅读 交叉验证和网格搜索的关系是什么？

循环神经网络(RNN)是一种对序列建模的神经网络。它的基本原理是: 对输入序列中的每个元素,RNN都会输出一个… 继续阅读 循环神经网络的原理是什么？

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是模拟鸟群觅食行为的一种智能… 继续阅读 粒子群优化算法的原理是什么？

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种深度学习模型，它具有循环结构，允… 继续阅读 什么是循环神经网络？

机器学习中常用的评估指标主要包括:一、准确率(Accuracy)计算预测正确的样本数占所有样本数的比例。公式:… 继续阅读 【机器学习】机器学习的评估指标有哪些？