深入学习机器学习需要什么计算机方面的知识 2024-05-09 59 深入学习机器学习需要掌握广泛而深入的计算机方面的知识，包括但不限于编程语言、数据结构与算法、概率统计、线性代数、计算机视觉以及自然语言处理等。其中，编程语言是机器学习的基础，它不仅仅是实现算法的工具， …
什么是“机器学习” 机器为什么能够“学习” 2024-05-09 64 机器学习是一种数据分析技术，它利用算法对数据进行模式识别和学习，以做出判断或预测。机器之所以能够“学习”，主要是基于数学模型的构建、大数据的输入、算法的迭代优化。通过训练过程，机器能够自动调整参数、提 …
机器学习模型的泛化能力不足，有什么改进思路 2024-05-09 255 机器学习模型的泛化能力不足，主要表现在模型在新数据上的表现不佳，这往往是因为过拟合、数据质量不高、模型复杂度过高、或是训练数据和实际应用场景差异较大等原因造成的。改进思路包括：增强数据集、正则化处理、 …
&机器学习中，神经网络和深度学习是什么关系 2024-05-09 64 在机器学习领域，神经网络和深度学习之间的关系是紧密且互补的。简而言之，神经网络是构成深度学习算法核心的基础架构，而深度学习则是神经网络概念的一个扩展，专指那些具有多个隐藏层的复杂神经网络。这种关系如同 …
关于机器学习特征工程 有没有什么推荐的书目 2024-05-09 77 在机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键步骤，它涉及选择、优化和转换数据特征的过程。这里有一些强烈推荐的书目来帮助你深入理解和应用特征工程：《特征工程入门与实践》、《Python数据科学手册》、《 …
人工智能、机器学习对人类的认知有什么启示 2024-05-09 78 人工智能（AI）和机器学习（ML）为我们提供了对人类认知的深刻见解，并启示了我们在理解自己的学习和思维方式方面的新途径。这些技术不仅揭示了模拟人脑处理信息的潜力、促进了以数据驱动的决策制定、加深了我们 …
金融类加机器学习的论文投什么期刊比较好中 2024-05-09 72 在决定将结合金融与机器学习的论文投递到何种期刊时，最佳选择通常包括专注于金融创新、金融工程、应用统计学、以及数据科学领域的顶级期刊。这些期刊可为研究提供广泛的读者群和高水平的学术交流机会。《Journ …
图机器学习有哪些大牛导师 其专注方向是什么 2024-05-09 55 图机器学习是一个快速发展的领域，吸引了大量的顶尖科学家和导师，这其中包括如Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun等深度学习先驱，他们在神经网络及其在图数据上的 …
机器学习中，特征提取和特征表示有什么区别 2024-05-09 94 在机器学习中，特征提取（Feature Extraction）和特征表示（Feature Representation）是两个核心概念，它们共同支持算法有效学习并做出预测。特征提取是从原始数据中提炼出 …
联邦学习在机器学习领域有什么独立存在的价值 2024-05-09 65 联邦学习在机器学习领域的独立存在价值体现在隐私保护、数据分布式处理、模型泛化能力增强、降低中心化风险等方面。具体来说，它允许不同的设备或数据中心在不共享原始数据的情况下，共同训练出一个机器学习模型。这 …
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 …
