分类： 机器学习

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种 feed-forwa… 继续阅读 什么是卷积神经网络(CNN)，它在机器学习中有什么应用？代码举例讲解

Dropout是一种广泛使用的正则化技术,它可以通过随机在训练过程中丢弃神经元来减少过拟合。 Dropout的… 继续阅读 什么是dropout技术？

批量归一化(Batch Normalization)是一种广泛使用的技术,它可以加速深度神经网络的训练,提高模… 继续阅读 什么是批量归一化？

池化层(Pooling Layer)是卷积神经网络中常用的一种层。 它的作用是: 降维。通过池化可以减少特征图… 继续阅读 什么是池化层？

自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络,通过重构输入来学习特征表达。它包含编码器(Enc… 继续阅读 什么是自编码器？

数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和标准化的过程,以产生高质量的数据集作为机器学习模型的输入。 它的主要目的… 继续阅读 什么是数据预处理，为什么要进行数据预处理？代码举例讲解

生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种生成模型,由生成器… 继续阅读 什么是生成对抗网络？

强化学习是机器学习的一种方法,它通过让软件代理与动态环境交互,使代理能够自动通过试错的方式学习如何达到目标。它… 继续阅读 什么是强化学习，它在机器学习中有什么应用？代码举例讲解

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种针对图像处理的神经网络… 继续阅读 什么是卷积神经网络？

聚类算法是一种无监督学习算法,它通过检测数据之间的相似性,将数据分成不同的簇或群组。聚类算法在机器学习中有以下… 继续阅读 什么是聚类算法，它在机器学习中有什么应用？

在人工神经网络中,权重是相邻两层神经元之间的连接强度。权重的更新是通过反向传播算法实现的,主要步骤如下: 前向… 继续阅读 人工神经网络中的权重是如何更新的？

决策树是一种基于树形结构的分类与回归算法。它通过学习决策规则来对不同样本进行预测。决策树在机器学习中有以下主要… 继续阅读 什么是决策树，它在机器学习中有什么应用？

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种二分类模型,它通过找到一个最大间隔超… 继续阅读 什么是支持向量机(SVM)，它在机器学习中有什么应用？

反向传播算法(Back Propagation)是用于训练神经网络的算法,它通过误差反馈机制更新网络中的权重和… 继续阅读 什么是反向传播算法？

逻辑回归是一种分类算法,它利用elogistic函数将预测值转换为0-1之间的概率。逻辑回归模型可以表示为:P… 继续阅读 什么是逻辑回归，它在机器学习中有什么应用？

损失函数(Loss Function)用于评估神经网络的预测输出和实际目标之间的差距,它反应了当前模型对训练数… 继续阅读 人工神经网络有哪些常见的损失函数？

神经网络是一种由多层节点(神经元)连接组成的网络结构,它模拟人脑的神经连接模型进行学习。神经网络的工作原理主要… 继续阅读 什么是神经网络，它的工作原理是什么？

激活函数(Activation Function)是人工神经网络中每个神经元的输出函数。它决定了神经元输出值的… 继续阅读 人工神经网络有哪些常见的激活函数？

激活函数(Activation Function)是神经元中最重要的一个组成部分,它决定了神经元的输出值。常见… 继续阅读 神经元的激活函数是什么？

机器学习可以分为监督学习和非监督学习两大类:监督学习:训练数据中包含标签或目标值,模型通过学习输入特征与输出标… 继续阅读 什么是监督学习和非监督学习？它们的区别是什么？