神经网络、深度学习、机器学习是什么 有什么区别和联系 2024-05-09 60 神经网络、深度学习、和机器学习是当今人工智能领域中最核心的概念，它们之间既有微妙的区别，又存在紧密的联系。机器学习是一种使计算机能够基于数据进行预测和决策的方法，而不是通过明确的指令。神经网络是机器学 …
机器学习，深度学习的普通岗位除了调包，调参还能做什么 2024-05-09 63 在机器学习、深度学习领域，普通岗位除了常见的调包、调参，还包括数据预处理、特征工程、模型训练、验证与测试、模型部署与优化、模型监控与维护、研究与发展新算法、模型解释与可视化。特别是在数据预处理阶段，专 …
在机器学习中为什么总是把目标函数转化为求最小值的形式 2024-05-09 65 在机器学习中，我们总是把目标函数转化为求最小值的形式，主要是因为数学上的习惯、统一性和优化理论的成熟。最小化问题在数学和优化算法的理论中有着深厚的基础，这意味着将问题转化为求最小值形式可以更容易地利用 …
大数据和机器学习方向什么语言比较好，python还是java 2024-05-09 57 在讨论大数据和机器学习领域适合使用的编程语言时，Python和Java都是极佳的选择。这两种语言各有所长，但就目前的行业趋势和应用场景来看，Python因其简洁的语法、丰富的库以及在数据科学和机器学习 …
学习人工智能，为什么要学习机器学习数据分析库 pandas 2024-05-09 58 学习人工智能时，掌握机器学习的数据分析库pandas至关重要，原因归结为高效数据处理、强大的数据分析功能、易于数据清洗、灵活的数据结构和广泛的应用场景。pandas是Python的一个数据处理库，提供 …
机器学习，深度学习用于水文过程分析，有什么好的前景 2024-05-09 64 机器学习和深度学习在水文过程分析中的应用展现出了非凡的前景。机器学习和深度学习技术能够处理大量复杂的数据、提高水文模型的精确度、降低模型的不确定性、优化水资源管理决策，并且增强气候变化下水文事件的预测 …
假如用c 写机器学习底层算法，需要把C 学到什么程度 2024-05-09 63 要用C语言编写机器学习底层算法，需要将C语言学习至高级水平、掌握算法与数据结构、深入理解内存管理、精通并行计算和优化技巧。在这些要点中，掌握算法与数据结构尤为重要，因为几乎所有的机器学习算法都建立在复 …
目的地预测代码与人工智能、机器学习等领域有什么联系 2024-05-09 62 目的地预测代码与人工智能（AI）、机器学习（ML）等领域紧密相连，构成了当前技术进步的核心。通过利用算法和大数据，我们能准确预测个体或物体的未来位置，这在物流、旅游、智能交通等多个行业中有着重要应用。 …
机器学习中，训练集和测试集预测结果差别极大是什么原因 2024-05-09 201 机器学习中，训练集和测试集预测结果差别极大的原因常见包括过拟合、数据泄露、数据不一致、特征工程不当、模型选择不当、评估指标不适用。这其中，过拟合是最为常见的问题。过拟合意味着模型在训练集上学到了过多的 …
机器学习数据归一化的的方法有哪些 适合于什么样的数据 2024-05-09 70 机器学习数据归一化的方法主要包括最小-最大规范化、Z得分规范化（标准化）、小数定标规范化、对数变换等，这些方法适用于不同类型的数据和不同的机器学习场景。例如，最小-最大规范化适合于当我们需要保持数据的 …
机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别 2024-05-09 71 机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数三者虽然在很多场合下被交替使用，但它们各自扮演着不同的角色。目标函数（Objective Function）用于优化模型的整体性能，损失函数（Loss Func …
既然R*R到R有双射，机器学习的降维和vc维到底有什么意义 2024-05-09 59 当我们谈论到机器学习的降维和VC维的意义时，关键在于理解数据的复杂性、防止过拟合、提高算法的泛化能力。尽管数学上R^n到R存在双射，这意味着高维空间的数据理论上可以在一维空间中找到对应，但这并不意味着 …
