传统机器学习如svm和深度学习的根本区别是什么 2024-05-09 67 传统机器学习如支持向量机（SVM）和深度学习的根本区别在于数据处理方式、学习复杂度、特征提取能力、应用范围。其中，特征提取能力是一个重要的分歧点。传统机器学习方法，例如SVM，通常需要手动设计和选择特 …
参数和非参数机器学习算法的定义和区别是什么呢 2024-05-09 70 机器学习算法主要分为参数和非参数两大类。参数算法依赖于假定数据遵循特定的分布，它试图学习数据集中的参数来构建模型、非参数算法则不对数据分布做出假设，它们依赖于数据的结构来构建模型。参数算法的一个主要特 …
在机器学习中，有什么方法最大化的区分两个向量 2024-05-09 60 在机器学习中，要最大化的区分两个向量，常用的方法包括余弦相似性、欧几里得距离、曼哈顿距离、马氏距离、支持向量机(SVM) 等。在这些方法中，余弦相似性尤其受到青睐，因为它度量的是两个向量在方向上的相似 …
当前大数据机器学习从业者的核心竞争力是什么 2024-05-09 67 当前大数据机器学习从业者的核心竞争力主要包括：对复杂数据的处理能力、编程与算法实现技能、解决问题的能力、持续的学习与适应新技术的能力、业务理解与沟通能力。其中，对复杂数据的处理能力尤为关键，因为这直接 …
python在做机器学习方面比其他语言有势是什么 2024-05-09 66 Python在机器学习领域比其他语言拥有的优势主要包括：广泛的库支持、易于学习与使用、强大的社区支持、丰富的数据处理能力。其中，广泛的库支持是Python成为机器学习首选语言的关键因素。Python提 …
用python做机器学习 RNN-LSTM 为什么精确度很低 2024-05-09 88 使用Python进行机器学习时，若采用RNN-LSTM模型精确度很低的原因可能有：数据预处理不充分、模型结构设计不合理、训练数据不足或者质量差、超参数优化不当、过拟合或欠拟合、未充分训练。 尤其是数据 …
什么是过参数化，它在机器学习中起到了什么作用 2024-05-09 85 过参数化是指在机器学习模型中使用比训练数据集可以有效支持的更多参数的做法，这将导致模型对于训练数据的复杂性过高，有可能捕捉到噪声并导致过拟合。过参数化的模型在训练集上通常有着很高的性能，但在未见过的数 …
有什么可以提高机器学习和深度学习算法的网站 2024-05-09 62 提高机器学习和深度学习算法的途径包括但不限于在线教育平台、竞赛平台、研究论文库、开源代码库、行业前沿博客和新闻、社区和论坛。在线教育平台 提供结构化和系统化的学习资源， 适合初学者和希望深入特定主题的 …
用Octave做机器学习有什么好的参考书或者教材 2024-05-09 62 用Octave做机器学习的好参考书或教材有《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》、《Octave编程入门》、《机器学习年度论文集》和《统计学习方法》等。其中， …
机器学习中，所谓的映射到高维空间的作用是什么 2024-05-09 81 在机器学习中，映射到高维空间的作用主要在于增加数据的可分性、提取特征、以及实现非线性学习。经典的支持向量机（SVM）算法就通过映射将数据投影到高维空间中，借此找到一个最优的超平面来分割不同类别。当数据 …
为什么说数据、模型和算法 是 机器学习三要素 2024-05-09 54 数据、模型和算法是机器学习三大核心要素，它们共同决定了机器学习项目的成功与否。数据是机器学习的基础，提供了学习的原材料；模型是机器学习中的关键结构，它抽象并表达了数据间的关系；算法则是构建和训练模型的 …
人工智能的实现方式除了机器学习之外还有什么 2024-05-09 90 人工智能的实现方式除了机器学习，还包括知识工程、进化计算、模糊逻辑、专家系统、自然语言处理、计算机视觉等多种方法。特别地，知识工程是一个重要的实现人工智能的方式，它侧重于模拟人类的专家决策过程，通过构 …
