机器学习中smooth是什么意思，smooth操作有什么目的 2024-05-09 136 在机器学习中，平滑（Smooth）指的是通过算法对数据的一种处理手段，它旨在减少数据中的随机变异或噪声，而不影响总体趋势或信号，以此改善模型的性能和预测能力。平滑操作的目的包括提高模型的泛化能力、减少 …
为什么很多人推荐使用python做机器学习而不是java呢 2024-05-09 64 在机器学习领域，Python之所以受到广泛推荐、它的简洁语法、庞大的库支持、以及强大的社区资源都是不可忽视的因素。Python的简洁语法使得开发者可以轻松地表达复杂的算法，这对机器学习这样依赖高度数学 …
为什么机器学习，图像识别中的步长都是手动调参的 2024-05-09 56 机器学习与图像识别中的步长（通常指的是学习率，在卷积操作中也可指滤波器移动的步长）之所以常常需手动调参，是因为它们对模型的训练过程与性能有着显著的影响 。主要原因包括：模型训练稳定性、收敛速度、以及模 …
Kernel Method在机器学习历史上这么火的原因是什么 2024-05-09 59 核方法（Kernel Method）在机器学习历史上之所以如此受到青睐，主要是因为它们的三大核心优势：能够处理非线性特征的映射、计算高维空间中的相似度而无需显式地进行维度转换、以及在解决各种机器学习问 …
ROCm对比CUDA差在哪儿，为什么都在用N卡做机器学习 2024-05-09 108 ROCm与CUDA是两套在机器学习领域广泛使用的平行计算框架，各自有着不同的特点和优势。CUDA因其成熟稳定、支持库丰富、性能优化良好而被广泛采用，而ROCm作为较新的开源平台，尽管拥有良好的开放性和 …
为什么机器学习很多算法都要求数据要服从高斯分布 2024-05-09 86 在机器学习中，很多算法要求数据服从高斯分布，原因主要有：提高算法效率、简化数学推导、增强模型泛化能力。其中，提高算法效率是尤为重要的一点。高斯分布，又称正态分布，是许多自然和社会现象的理想化分布。由于 …
什么机器学习方法可以建立一个函数与数值之间的映射 2024-05-09 62 机器学习方法能够建立函数与数值之间的映射，包括线性回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络、梯度提升机（GBM）、K-近邻（KNN）算法等。其中，神经网络是极为强大的工具，它通过模拟大脑 …
机器学习convergence bound complexity是什么关系 2024-05-09 61 机器学习中的收敛界限（Convergence Bound）、复杂性（Complexity）之间的关系非常紧密，它们共同定义了机器学习模型在学习过程中理想性能的可达性。简而言之，收敛界限是指模型的学习能 …
Python 为什么是人工智能和机器学习的最佳编程语言 2024-05-09 51 Python是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的首选编程语言，原因在于它的简洁语法、庞大的库生态、及社区支持。Python的语法接近自然语言，新手容易上手，老手可以用来快速实现复杂的算法原型。其 …
对话Swami：为什么数万个客户选择AWS实施机器学习 2024-05-09 60 AWS为实施机器学习提供了强大的基础设施、广泛的机器学习服务和便捷的管理工具，这三大要素使其成为数万客户的首选。AWS的计算能力强大、拥有各类预建的机器学习模型和算法、提供灵活性高的服务、确保了企业级 …
为什么机器学习都用的是Intel的处理器 英伟达显卡 2024-05-09 55 机器学习通常选用Intel处理器和英伟达显卡的原因包括：优秀的性能、广泛的兼容性、成熟的生态系统、专业级别的支持、及密集型计算优化。 在这些因素中，性能可能是最关键的因素。英伟达显卡拥有高性能的并行处 …
机器学习算法中GBDT与Adaboost的区别与联系是什么 2024-05-09 59 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和AdaBoost（Adaptive Boosting）是两种强大的集成学习算法。它们的核心联系在于都利用了boosting技 …
