数据分析、数据挖掘与机器学习之间有什么联系 2024-05-09 55 数据分析、数据挖掘与机器学习三者之间密切相关且相辅相成：数据分析涉及理解数据的含义和潜在模式、数据挖掘则是在大数据集中发现有价值的关联模式和趋势、机器学习利用算法使计算机能够从数据中学习和做出决策。数 …
在机器学习中，L2正则化为什么能够缓过拟合 2024-05-09 56 一、L2正则化的基础概念 在机器学习中，L2正则化（也称作岭回归或Tikhonov正则化）是一种常用的技术，旨在应对过拟合问题，同时保持模型对数据的良好泛化能力。L2正则化通过加入一个正则项到损失函数 …
深入学习机器学习需要什么计算机方面的知识 2024-05-09 59 深入学习机器学习需要掌握广泛而深入的计算机方面的知识，包括但不限于编程语言、数据结构与算法、概率统计、线性代数、计算机视觉以及自然语言处理等。其中，编程语言是机器学习的基础，它不仅仅是实现算法的工具， …
什么是“机器学习” 机器为什么能够“学习” 2024-05-09 64 机器学习是一种数据分析技术，它利用算法对数据进行模式识别和学习，以做出判断或预测。机器之所以能够“学习”，主要是基于数学模型的构建、大数据的输入、算法的迭代优化。通过训练过程，机器能够自动调整参数、提 …
机器学习模型的泛化能力不足，有什么改进思路 2024-05-09 255 机器学习模型的泛化能力不足，主要表现在模型在新数据上的表现不佳，这往往是因为过拟合、数据质量不高、模型复杂度过高、或是训练数据和实际应用场景差异较大等原因造成的。改进思路包括：增强数据集、正则化处理、 …
&机器学习中，神经网络和深度学习是什么关系 2024-05-09 64 在机器学习领域，神经网络和深度学习之间的关系是紧密且互补的。简而言之，神经网络是构成深度学习算法核心的基础架构，而深度学习则是神经网络概念的一个扩展，专指那些具有多个隐藏层的复杂神经网络。这种关系如同 …
关于机器学习特征工程 有没有什么推荐的书目 2024-05-09 77 在机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键步骤，它涉及选择、优化和转换数据特征的过程。这里有一些强烈推荐的书目来帮助你深入理解和应用特征工程：《特征工程入门与实践》、《Python数据科学手册》、《 …
人工智能、机器学习对人类的认知有什么启示 2024-05-09 78 人工智能（AI）和机器学习（ML）为我们提供了对人类认知的深刻见解，并启示了我们在理解自己的学习和思维方式方面的新途径。这些技术不仅揭示了模拟人脑处理信息的潜力、促进了以数据驱动的决策制定、加深了我们 …
金融类加机器学习的论文投什么期刊比较好中 2024-05-09 71 在决定将结合金融与机器学习的论文投递到何种期刊时，最佳选择通常包括专注于金融创新、金融工程、应用统计学、以及数据科学领域的顶级期刊。这些期刊可为研究提供广泛的读者群和高水平的学术交流机会。《Journ …
图机器学习有哪些大牛导师 其专注方向是什么 2024-05-09 55 图机器学习是一个快速发展的领域，吸引了大量的顶尖科学家和导师，这其中包括如Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun等深度学习先驱，他们在神经网络及其在图数据上的 …
机器学习中，特征提取和特征表示有什么区别 2024-05-09 94 在机器学习中，特征提取（Feature Extraction）和特征表示（Feature Representation）是两个核心概念，它们共同支持算法有效学习并做出预测。特征提取是从原始数据中提炼出 …
联邦学习在机器学习领域有什么独立存在的价值 2024-05-09 65 联邦学习在机器学习领域的独立存在价值体现在隐私保护、数据分布式处理、模型泛化能力增强、降低中心化风险等方面。具体来说，它允许不同的设备或数据中心在不共享原始数据的情况下，共同训练出一个机器学习模型。这 …
