现今人工智能，机器学习领域研究的困难主要有哪些 2024-05-09 76 在人工智能和机器学习领域，研究的困难主要包括数据隐私和安全、算法效果的可解释性、硬件限制、算法偏差和伦理问题。尤其是数据隐私和安全这一点对现代的AI研究尤为关键。现代AI和机器学习模型的效果往往与收集 …
有没有哪里提供了机器学习数据挖掘算法的基本实现 2024-05-09 47 机器学习数据挖掘算法的基本实现主要可以在开源库、在线平台、教育资源以及专业软件中找到。其中，开源工具提供了最为广泛和深入的资源。例如，Python的scikit-learn库广泛应用于机器学习任务，包 …
学习arm 64位架构的linux内核，实践用的机器哪里来 2024-05-09 59 学习ARM 64位架构的Linux内核的实践机器来源有多种途径：购买ARM基础的开发板、使用云服务、利用虚拟机软件、或是利用仿真器搭建开发环境。 用户可以根据实际需求和预算选择最合适的方式。现在将详细 …
选择使用 PyTorch 作为机器学习框架的优缺点有哪些 2024-05-09 68 选择使用 PyTorch 作为机器学习框架的主要优点包括：动态计算图、优秀的社区支持、易于调试和优化、直观的API设计、强大的生态系统。缺点方面，PyTorch相较于其他框架可能存在一定的性能瓶颈、资 …
欧洲有哪些机器学习流体力学做的好的组 力学也可以 2024-05-09 69 机器学习在流体力学研究中的应用逐渐增加，在欧洲，有若干著名的研究组体现出在机器学习流体力学方向的显著实力。具备杰出成就的研究组主要集中于一些著名的技术大学和研究院, 如英国剑桥大学、瑞士苏黎世联邦理 …
有哪些机器学习算法利用解线性方程组即可求解 如PCA 2024-05-09 69 机器学习中的几种算法可以通过解线性方程组来求解，这些包括主成分分析（PCA）、线性回归、岭回归（Ridge Regression）、最小角回归（LARS）、多元自适应回归样条（MARS）、以及一些变量 …
机器学习与传统工科的结合有哪些成功的案例或研究 2024-05-09 69 机器学习与传统工科的结合已经孕育出众多成功案例和重要研究。典型的成功案例包括智能制造、精准农业、结构健康监测、能源优化、以及自动驾驶技术等。其中，智能制造是展示这一结合成果极为明显的领域。机器学习的算 …
对于机器学习和文本挖掘，python和java哪个更合适 2024-05-09 56 机器学习和文本挖掘是当今数据科学领域的两个热门技术。在选择编程语言时，Python和Java都有各自的优势和应用场景。总的来说，Python更加适合这些任务，因为它提供了丰富的库和框架、简洁的语法、灵 …
机器学习，哪个会议的声誉最好，在不同的子领域下 2024-05-09 66 机器学习领域最声誉卓越的会议主要包括NeurIPS、ICML、CVPR和ICLR。 其中，NeurIPS以其广泛的研究范围和高水平的学术交流而著称；ICML更侧重于机器学习的理论与算法发展；CVPR则 …
工业界机器学习算法平台有哪些通用的特征工程方法 2024-05-09 72 工业界机器学习算法平台通常采用的通用特征工程方法包括：缺失值处理、编码和变量转换、归一化或标准化、特征选择和降维、交互特征创建、时间序列特征工程。其中，特征选择和降维是至关重要的步骤，因为它们可以显著 …
目前本科，对机器学习感兴趣，应该朝哪个方向学习 2024-05-09 61 本科阶段对于机器学习的兴趣应该指引你学习基础数学知识、编程技能、数据处理能力、算法原理以及实践经验。在这些方向中，基础数学知识是理解算法和模型背后原理的基石，包括线性代数、概率论、数理统计以及最优化理 …
完全零基础学机器学习的话，还需要掌握哪些知识 2024-05-09 65 机器学习是一门集数学、统计学、计算机科学与领域知识为一体的学科。要从完全零基础学起机器学习，需要掌握的知识包括数学和统计学基础、编程语言技能、数据处理与分析能力、机器学习理论与算法、实践应用与项目经验 …
