工业界为什么喜欢用规则而不用机器学习模型 2024-05-09 70 工业界偏好使用规则而非机器学习模型的主要原因包含：可解释性、实现简便性、成本效益、实时性能以及数据依赖性较低。这些因素共同构成了工业领域在选型时的考虑要素。特别是可解释性，在诸多行业，尤其是金融、医疗 …
Python 可以用来做哪些机器学习任务 为什么 2024-05-09 54 Python能够执行多种机器学习任务，包括分类、回归、聚类、自然语言处理（NLP）、计算机视觉、推荐系统等。其中，分类任务中，Python 通过机器学习算法可以识别数据集中不同类别的对象；而在自然语言 …
机器学习，数据挖掘领域有什么入门级的论文 2024-05-09 55 在机器学习和数据挖掘领域，入门级的论文有助于新手建立坚实的基础理解，包括概念理解、算法掌握、应用场景、以及最新研究方向。对于新手而言，理解这些核心概念尤为关键。概念理解涉及到机器学习和数据挖掘的基本原 …
吴恩达机器学习反向传播算法为什么δ这样算 2024-05-09 59 反向传播算法中的误差项 δ 是采用这样的计算方式出于以下几个理由：链式法则的应用、计算梯度的效率、误差项对权重更新的贡献。链式法则使我们能够通过已知的输出误差来计算各个层的梯度，从而有效地通过网络反向 …
机器学习里面线性回归为什么不能做分类任务 2024-05-09 82 线性回归在机器学习中主要用于预测连续数值的任务，如房价预测、股票价格预测等。它不能直接用于分类任务的主要原因有两个：数学原理的差异和输出值的性质不同。首先，线性回归的目标是最小化模型预测值与实际值之间 …
图像处理与机器学习，深度学习有什么关系呢 2024-05-09 81 在图像处理领域，机器学习和深度学习是密切相关且重要的技术。它们之间的关系主要体现在深度学习是机器学习的一个子集，同时也是图像处理中最为有效的方法之一。具体来说，机器学习提供了一系列算法来从图像数据中学 …
在机器学习中，选择最优候选人可用什么算法 2024-05-09 68 在机器学习中，选择最优候选人的算法包括决策树、支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树（Gradient Boosting Trees）、K-最近邻（K-NN）、逻辑回归等。决策树算法特别适合于处理 …
hard sample mining在机器学习中是什么意思 2024-05-09 70 硬样本挖掘（Hard Sample Mining）指的是在机器学习中优先选择对当前模型来说最为困难识别的样本（即容错率低的样本）进行训练的过程、策略或技术。这些样本一般被认为其错误率高于其他样本，训练 …
机器学习特征工程中了解特征分布有什么意义 2024-05-09 66 在机器学习特征工程中，了解特征分布具有三个关键意义：优化模型性能、减少过拟合风险、提高模型的泛化能力。特别地，优化模型性能意味着通过对特征分布的深入认识，可以采用合适的数据预处理方法，比如归一化或标准 …
机器学习中，特征提取和特征选择有什么区别 2024-05-09 99 在机器学习的上下文中，特征提取（Feature Extraction）和特征选择（Feature Selection）是两种不同的技术，它们用于提高模型的性能和效率。特征提取是转化原始数据到更有用的特 …
机器学习 vs 深度学习到底有什么区别 2024-05-09 61 在探讨机器学习与深度学习之间的差异之前，先明确两者的关系是非常重要的。机器学习是一个广泛的领域，专注于开发能够从数据中学习的算法和技术，而深度学习则是机器学习的一个子集，它使用大规模的神经网络来模拟人 …
做故障诊断(机器学习、深度学习)选什么电脑 2024-05-09 58 故障诊断领域不论是采用机器学习还是深度学习，选择电脑的关键因素包括处理器性能、显卡计算能力、内存大小、存储速度和容量。具体而言，处理器应至少为多核心处理器，以便于快速处理大量数据；显卡则应选用性能强大 …
