分类： AI之美

K折交叉验证的主要步骤为:i、将数据随机分成K等份将所有样本随机分成K个相同大小的集合。通常K取值5或10。 … 继续阅读 K折交叉验证的步骤是什么？

生成式对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种对抗性的无监督学… 继续阅读 生成式对抗网络的原理是什么？

常用的正则化技巧主要包括:一、L1正则化L1正则通过添加|θ|到代价函数中来实现正则化。它的作用是: 产生稀疏… 继续阅读 正则化技巧有哪些？各自的作用是什么？

代价敏感学习(Cost-sensitive Learning)的基本思想是:考虑预测错误的代价,实现对损失函数… 继续阅读 代价敏感学习的原理是什么？

迁移学习(Transfer Learning)的主要应用场景有: 图像分类。可以利用预训练模型(如VGG、Re… 继续阅读 迁移学习的应用场景有哪些？

特征选择是从原始特征子集中选择出最相关和无冗余的特征。它的目的是: 减小过拟合:少量特征可以减小模型复杂度,降… 继续阅读 什么是特征选择，如何进行特征选择？代码举例讲解

Bias和Variance是影响模型性能的两个重要来源:一、BiasBias是模型本身存在的偏差,表示模型无法… 继续阅读 Bias和Variance如何影响模型性能？

PCA(主成分分析)是一个用于降低维度的算法。它的原理和过程主要包括:i、留下方差最大的特征PCA通过找到数据… 继续阅读 【机器学习】PCA可以用来降维的原理是什么？

深度强化学习主要用于解决强化学习问题。一、文字对话模型需要根据历史对话上下文,产生新对话来与用户交流。 二、自… 继续阅读 深度强化学习解决什么问题？

增强学习(Reinforcement Learning)是一种通过与环境交互学习最优决策策略的机器学习方法。 … 继续阅读 什么是增强学习？

Bagging和Boosting都是一种集成学习方法。它们之间存在以下主要区别:i、采样方式Bagging使用… 继续阅读 集成学习 algorithms中的bagging和boosting的区别是什么？

自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络,它的目标是学习一个数据的压缩表示。它包含两个部分… 继续阅读 什么是自编码器？代码举例讲解

Python实现决策树算法的主要步骤为:i、划分节点在每个节点,根据信息增益选择最优的特征来划分。计算划分信息… 继续阅读 Python实现决策树算法的步骤是什么？

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？

深度学习在不同领域有大量的应用,主要包括: 医疗领域 医学图像分类识别 肿瘤检测 釆患风险预测 癌症筛查分析 … 继续阅读 【深度学习】深度学习在医疗、法律、金融等领域都有哪些应用？

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？