Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习 2024-05-09 71 Python虽然在执行速度上不如编译语言（如C++）、受其解释性语言的特性所制约，但它在机器学习领域却异常流行，这主要是因为其丰富的库资源、简洁的语法、兼容的跨平台特性、强大的社区支持和灵活的可扩展能 …
机器学习中的学习曲线 到底横、纵坐标是什么 2024-05-09 108 机器学习中的学习曲线通常是用来可视化模型在训练过程中学习的效率和结果。横坐标表示训练样本的数量或训练迭代的次数、纵坐标则表示模型在训练集和验证集上的性能指标，例如准确率、损失函数值或错误率。通过学习曲 …
工业界为什么喜欢用规则而不用机器学习模型 2024-05-09 70 工业界偏好使用规则而非机器学习模型的主要原因包含：可解释性、实现简便性、成本效益、实时性能以及数据依赖性较低。这些因素共同构成了工业领域在选型时的考虑要素。特别是可解释性，在诸多行业，尤其是金融、医疗 …
Python 可以用来做哪些机器学习任务 为什么 2024-05-09 53 Python能够执行多种机器学习任务，包括分类、回归、聚类、自然语言处理（NLP）、计算机视觉、推荐系统等。其中，分类任务中，Python 通过机器学习算法可以识别数据集中不同类别的对象；而在自然语言 …
机器学习，数据挖掘领域有什么入门级的论文 2024-05-09 55 在机器学习和数据挖掘领域，入门级的论文有助于新手建立坚实的基础理解，包括概念理解、算法掌握、应用场景、以及最新研究方向。对于新手而言，理解这些核心概念尤为关键。概念理解涉及到机器学习和数据挖掘的基本原 …
吴恩达机器学习反向传播算法为什么δ这样算 2024-05-09 58 反向传播算法中的误差项 δ 是采用这样的计算方式出于以下几个理由：链式法则的应用、计算梯度的效率、误差项对权重更新的贡献。链式法则使我们能够通过已知的输出误差来计算各个层的梯度，从而有效地通过网络反向 …
机器学习里面线性回归为什么不能做分类任务 2024-05-09 82 线性回归在机器学习中主要用于预测连续数值的任务，如房价预测、股票价格预测等。它不能直接用于分类任务的主要原因有两个：数学原理的差异和输出值的性质不同。首先，线性回归的目标是最小化模型预测值与实际值之间 …
图像处理与机器学习，深度学习有什么关系呢 2024-05-09 80 在图像处理领域，机器学习和深度学习是密切相关且重要的技术。它们之间的关系主要体现在深度学习是机器学习的一个子集，同时也是图像处理中最为有效的方法之一。具体来说，机器学习提供了一系列算法来从图像数据中学 …
在机器学习中，选择最优候选人可用什么算法 2024-05-09 68 在机器学习中，选择最优候选人的算法包括决策树、支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树（Gradient Boosting Trees）、K-最近邻（K-NN）、逻辑回归等。决策树算法特别适合于处理 …
hard sample mining在机器学习中是什么意思 2024-05-09 69 硬样本挖掘（Hard Sample Mining）指的是在机器学习中优先选择对当前模型来说最为困难识别的样本（即容错率低的样本）进行训练的过程、策略或技术。这些样本一般被认为其错误率高于其他样本，训练 …
机器学习特征工程中了解特征分布有什么意义 2024-05-09 66 在机器学习特征工程中，了解特征分布具有三个关键意义：优化模型性能、减少过拟合风险、提高模型的泛化能力。特别地，优化模型性能意味着通过对特征分布的深入认识，可以采用合适的数据预处理方法，比如归一化或标准 …
机器学习中，特征提取和特征选择有什么区别 2024-05-09 99 在机器学习的上下文中，特征提取（Feature Extraction）和特征选择（Feature Selection）是两种不同的技术，它们用于提高模型的性能和效率。特征提取是转化原始数据到更有用的特 …
