Python 在数据科学和机器学习领域有什么特别之处 2024-05-09 55 Python 在数据科学和机器学习领域有丰富的库支持、易于学习与上手、灵活的数据处理能力、强大的社区支持、与数据可视化工具的无缝集成等特别之处。这使得Python成为了数据科学和机器学习领域的首选语言 …
使用机器学习对数值进行推理使用什么算法或技术 2024-05-09 60 使用机器学习对数值进行推理主要涉及线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等算法或技术。这些算法各具特色，能够有效处理数值推理任务。其中，线性回归被广泛用于预测和推理数值型数据，因其 …
对大规模机器学习和MLsys感兴趣，学习路线是什么 2024-05-09 68 对于对大规模机器学习和MLsys（机器学习系统）感兴趣的人来说，学习路线主要包括基础数学知识、机器学习理论、分布式系统设计、性能优化、以及现代机器学习框架的掌握。要深入理解和应用大规模机器学习，关键在 …
使用什么机器学习算法预测恶劣天气比较准确 2024-05-09 119 使用机器学习算法预测恶劣天气的准确性取决于所选择算法的适用性、数据质量以及算法训练的深度。主要有效的算法包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、深度学习网络、以及时间序列分析方法。在这些算法中，深 …
NLP或机器学习中什么是结构化数据和非结构化数据 2024-05-09 88 结构化数据通常指被组织成格式化的、易于查询和分析的数据，如数据库中的表格、CSV文件等，它们通常有固定的模式和格式。非结构化数据则是指没有预定义数据模型的数据，比如文本、图片、视频和社交媒体动态。这类 …
为什么机器学习中有关泛化误差的文章不进行验证 2024-05-09 66 在机器学习领域，泛化误差（Generalization Error）是一个至关重要的概念。它指模型在新、未见过的数据上的表现能力。泛化误差的低或高，直接影响模型在实际应用中的有效性和可靠性。泛化误差不 …
为什么计算机科学专业背景的人喜欢黑机器学习 2024-05-09 67 计算机科学专业背景的人喜欢黑机器学习，主要原因包含对基础知识的重视、对过度炒作的反应、对质量控制的担忧、以及对实际应用的疑问。这些方面反映出计算机科学家对机器学习领域快速发展的担心以及对持续可持续性的 …
大数据，机器学习，数据挖掘是对应大学什么专业 2024-05-09 58 大数据、机器学习、数据挖掘是与计算机科学与技术、统计学、信息科学与技术等多个专业紧密相关的领域。计算机科学与技术是它们的主要专业基础，因为这些领域的研究和应用涉及大量的算法开发、编程、系统分析与设计等 …
精通机器学习为什么同时也必须精通一门编程语言 2024-05-09 68 精通机器学习同时也必须精通一门编程语言，原因在于：机器学习算法实现需要编程技术支持、有效的数据处理需编程能力、模型调整和优化要借助编程工具、软件与硬件集成须编程知识、实验和测试赖以编程语言执行。尤其值 …
做机器学习开发，除了Python，选择什么语言合适 2024-05-09 57 除了Python外，选择合适的语言进行机器学习开发应当考虑R语言、Java、C++、和Julia。其中，R语言因其在统计分析和图形展示方面的优势，对于数据分析、机器学习项目来说尤为重要。R语言提供了丰 …
机器学习模型离线评估后，为什么要进行 ab 测试 2024-05-09 79 机器学习模型离线评估后进行AB测试主要是为了验证模型的实际表现、确保用户体验的一致性、减少业务风险、获取实时反馈和用户行为数据。离线评估虽然能够基于历史数据对模型性能进行初步评估，但无法完全反映模型在 …
随机森林的基学习器是什么树，c4.5还是CART树 2024-05-09 66 随机森林的基学习器主要是CART树。CART（Classification and Regression Trees）即分类与回归树，是一种决策树学习算法，它可以应用于分类问题也可以用于回归问题。随机 …
