机器学习中为什么要划分：训练集、验证集和测试集 2024-05-09 108 机器学习中划分训练集、验证集和测试集的主要目的是为了评估模型在未见过的数据上的泛化能力，防止过拟合、并调整模型参数。训练集用于学习模型参数、验证集用于模型选择和调参、测试集用于最终评估模型性能。其中， …
机器学习项目代码中为什么验证集会简写成dev_set 2024-05-09 68 在机器学习项目中，验证集通常被简写成dev_set，主要原因包括历史惯例、便于区分、开发阶段的测试、及有效资源分配。这种命名惯例有利于在机器学习和深度学习项目开发过程中明确不同数据集的角色和用途。 便 …
为什么机器学习可以用来预测气温，却不能预测股价 2024-05-09 60 机器学习可以用来预测气温，因为气温的变化遵循较为稳定的物理规律和模式，例如季节变换、大气压力和洋流带来的影响。相比之下，股价的变化受到多种不可预测因素的影响，如政治事件、市场情绪、意外新闻和经济指标等 …
想知道开发工业机器人的详细流程和需要学习些什么 2024-05-09 67 开发工业机器人的详细流程通常涉及多个阶段，包括需求分析、设计、编程、测试、部署、维护等。这些环节需要学习的相关领域包括机械工程学、电子工程学、计算机科学、人工智能、与具体应用相关的行业知识等。以机械设 …
机器学习中，频率派和贝叶斯派有什么本质的区别 2024-05-09 79 在机器学习领域，频率派和贝叶斯派的本质区别主要体现在对概率的解释、参数的估计方法、以及决策过程的不同。频率派认为概率是长期频率的极限，侧重于从固定但未知的参数出发，通过重复实验估计概率；而贝叶斯派则将 …
计算机视觉与机器学习和人工智能之间有什么关系 2024-05-09 61 计算机视觉与机器学习和人工智能之间的关系非常紧密，其中计算机视觉作为人工智能的一个子领域，广泛应用机器学习技术以理解和解释视觉世界。主要关系体现在：计算机视觉借助机器学习技术提升图像处理和分析的准确性 …
机器学习中的模型量化与数字格式之间的关系是什么 2024-05-09 65 机器学习中的模型量化与数字格式之间存在一种优化与实现的依赖关系，量化能够压缩模型大小、加快推理速度并降低能耗，而数字格式决定了量化的精度和运算效率。量化通常涉及模型中权重和激活函数输出的表示方式从浮点 …
机器学习中端到端学习的本质是什么 有什么优缺点 2024-05-09 81 端到端学习（End-to-End Learning）在机器学习中的本质是直接从原始数据到最终结果的映射、减少预处理和特征工程的需求。这种方法依赖于深度学习模型，特别是神经网络，它可以自动从数据中学习到 …
Python机器学习模型中，n_jobs这个参数有什么作用 2024-05-09 187 在Python机器学习模型中，n_jobs 参数指定了在运行算法时用于并行计算的CPU核心数。它用来控制资源分配、提高计算效率、缩短计算时间。当这个参数设置为-1时，指示使用所有可用的核心进行运算。这 …
自然语言处理工程师需要掌握机器学习到什么程度 2024-05-09 60 自然语言处理（NLP）工程师需要在机器学习方面有深入的理解、扎实的基础、以及实践的能力。在工作中，不仅要理解各种机器学习模型的原理，还需要能够根据具体的NLP任务，选择和调试最合适的模型。此外，对最新 …
机器学习中的注意力和心理学上的注意力有什么联系 2024-05-09 65 机器学习中的注意力和心理学上的注意力两者之间的联系主要体现在目标选择性和资源分配的概念上。两者都侧重于在众多的信息中，如何挑选出最关键的信息进行处理。具体到机器学习，注意力机制允许模型对输入数据的不同 …
为什么前馈神经网络被广泛应用于机器学习任务中 2024-05-09 61 前馈神经网络被广泛应用于机器学习任务中，主要因为它们具有强大的数据拟合能力、灵活的网络结构、相对简单的训练过程以及广泛的应用场景。强大的数据拟合能力是其最核心的优势之一，这使得前馈神经网络能够处理和解 …
