机器学习中为什么熵可以衡量数据集划分的优劣 2024-05-09 59 在机器学习中，熵是用来衡量数据集不确定性的一种度量方式。熵越高，数据的不确定性越大，信息的杂乱无章程度越高；熵越低，数据的确定性越高，信息的有序程度越强。在决策树等算法中使用熵来作为数据集划分的依据是 …
概率论与数理统计在机器学习中为什么这么重要 2024-05-09 80 概率论与数理统计在机器学习中扮演着基石的角色，主要因为它们为处理不确定性、理解数据结构的关系、进行预测和决策提供了数学框架。核心原因包括为模型提供理论基础、助力模型优化、促进模型的泛化能力、以及辅助模 …
有什么在单机上进行大数据机器学习建模的方法 2024-05-09 93 在单机上进行大数据机器学习建模的方法包括：采用高效的数据预处理技术、选择合适的机器学习算法、运用分布式计算框架、利用在线学习技术、进行特征选择和降维。通过采用高效的数据预处理技术，可以显著减少数据在内 …
深度学习和机器学习和自然语言处理有什么区别 2024-05-09 64 深度学习是机器学习的一种方法论，侧重于使用多层神经网络进行特征学习、而机器学习是人工智能的一个分支，涵盖了各种统计方法来使计算机能够从数据中学习。自然语言处理是应用计算机科学、人工智能和语言学来研究和 …
什么是统计(为什么统计在机器学习中很重要) 2024-05-09 50 统计是数据科学的基础，它涉及数据的收集、分析、解释和表示，旨在发现数据背后的模式与规律。统计方法在机器学习中非常重要，因为它们为数据分析提供了理论基础、帮助评估模型的性能、允许使用概率模型处理不确定性 …
工业机器人，学习什么，才能让自己更具有价值 2024-05-09 60 工业机器人要增加其价值，应当学习编程语言、机器视觉、自动控制原理、人工智能算法、机械工程知识、机器人操作系统等。其中，编程语言是基础技能，因为几乎所有的工业机器人都需要通过编程来实现任务的自动化。通过 …
机器学习与人工智能、深度学习之间有什么关系 2024-05-09 58 机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域下的一种关键技术、它专注于开发算法来分析数据、学习其中模式，从而实现智能化决 …
机器学习中，这段代码的loss为什么一直不优化 2024-05-09 62 在机器学习中，代码的loss一直不优化可能是由于多种因素造成的，包括学习率设定不当、模型结构不适应、数据预处理不正确、过拟合或欠拟合、优化算法选择不适宜等。特别地，学习率设定不当是常见的问题之一。如果 …
神经网络与传统的机器学习算法相比有什么不同 2024-05-09 73 神经网络与传统机器学习算法的主要不同体现在以下几个方面：结构灵活性、数据驱动特性、自动特征提取能力、计算强度、适用问题范围广。其中，神经网络的自动特征提取能力是其明显区别于许多传统机器学习算法的特点。 …
为什么“算法”一词经常特指“机器学习算法” 2024-05-09 59 算法在当代语境中经常特指机器学习算法的原因主要归结于：机器学习的广泛应用、数据科学的崛起、算法在解决实际问题中的核心地位，以及媒体的聚焦。机器学习算法的普及对科技和业务产生了深远影响，它们已经成为了当 …
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 …
