为什么机器学习都用的是Intel的处理器 英伟达显卡 2024-05-09 54 机器学习通常选用Intel处理器和英伟达显卡的原因包括：优秀的性能、广泛的兼容性、成熟的生态系统、专业级别的支持、及密集型计算优化。 在这些因素中，性能可能是最关键的因素。英伟达显卡拥有高性能的并行处 …
机器学习算法中GBDT与Adaboost的区别与联系是什么 2024-05-09 59 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和AdaBoost（Adaptive Boosting）是两种强大的集成学习算法。它们的核心联系在于都利用了boosting技 …
机器学习不同测试集比较，为什么R2很高RMSE也很高 2024-05-09 159 在机器学习的性能评估中，R2评分表示模型解释变量波动的能力，而均方根误差(RMSE)衡量预测值与实际值之间的差异。高R2和高RMSE同时出现意味着模型能很好地解释数据的变化，但在某些预测上出现了较大误 …
大数据，数据挖掘，机器学习三者什么区别和联系 2024-05-09 56 大数据、数据挖掘与机器学习三者关系紧密却又各具特点。大数据关注数据的收集、存储与处理，处理海量、多样性和快速变化的数据集；数据挖掘则专注于从这些庞大的数据集中发掘有价值的信息或模式；而机器学习是利用算 …
Power BI解释增长/下降用到的是什么机器学习算法 2024-05-09 53 Power BI 在解释增长或下降的背后使用的是多种机器学习算法，这些算法主要包括决策树、回归分析、时间序列分析等。其中，决策树算法在这个过程中扮演了尤其重要的角色，因为它能通过构造决策树来帮助用户理 …
为什么有些数据用机器学习算法比深度学习效果要好 2024-05-09 58 有些数据使用机器学习算法比深度学习效果要好的原因有几方面，数据规模小、特征工程显著、模型解释性要求高、计算资源有限。在解释这些原因时，以数据规模小为例，深度学习模型通常依赖大量的数据来学习有效的特征表 …
在人工智能算法中，深度学习和机器学习有什么区别 2024-05-09 59 深度学习是机器学习的一个分支，主要特点是采用深层神经网络处理和学习数据。机器学习更广泛，包括深度学习，侧重从数据中发现规律并作出预测。深度学习在图片识别、语音处理和自然语言处理等领域显示了其出色的性能 …
深度学习具体选择什么课题（与机器人相关）好毕业 2024-05-09 59 深度学习在机器人领域的应用广泛，选择一个具有实际应用价值、技术前沿性、以及相对成熟度的课题有助于顺利毕业。机器人视觉识别系统、自主移动机器人路径规划、人机交互与协作、以及智能控制系统 是四个推荐的课题 …
机器学习中 AUC值高，而 AUPR值相对较低是为什么 2024-05-09 187 在机器学习领域，AUC值高而AUPR值相对较低的现象通常指示了模型在整体样本上的表现较好，但在正类（通常是少数类）的预测上性能不足。这种情况往往发生在数据不平衡的场景中，尤其当负样本数量远多于正样本时 …
机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么 2024-05-09 75 机器学习、深度学习和强化学习之间存在着密切的联系与明显的差别。在本质上，深度学习是机器学习的一个子集，而强化学习则是机器学习的一个特别分支，它可以独立于深度学习使用，也可以与深度学习结合形成深度强化学 …
机器学习中有什么算法可以给简单的波形进行分类的 2024-05-09 77 机器学习中可用于对简单波形进行分类的算法包括决策树、支持向量机(SVM)、随机森林、K最近邻(K-NN)、神经网络、时间序列分析算法，以及深度学习方法如卷积神经网络(CNN)。神经网络尤其适合处理波形 …
在机器学习验证聚类结果时，为什么ACC高而NMI很低 2024-05-09 131 在机器学习验证聚类结果时，ACC（Accuracy）高而NMI（Normalized Mutual Information）很低意味着尽管聚类结果在将数据分到正确的群组方面表现良好，却没有很好地捕捉到 …
