传统的统计和机器学习的区别和联系是什么 2024-05-09 75 统计学和机器学习是数据分析中的两大支柱，二者的区别和联系体现在理论基础、方法目标、模型解释及应用范围等方面。传统统计主要侧重于数据的理解和解释，采用严密的概率模型来推断总体特征、测试假设和制定决策。 …
机器学习中的handcrafted rule是什么作用 2024-05-09 57 Handcrafted rules in machine learning are sets of manually designed instructions that guide the syst …
上手机器学习，Python需要掌握到什么程度 2024-05-09 48 为了在机器学习领域上手，Python需要掌握基础语法、数据处理、科学计算库使用、机器学习库使用、数据可视化等几个关键方面。在深入机器学习前，至少要能熟练运用Python进行数据分析和简单的算法实现。 …
推荐算法和机器学习算法之间是什么关系 2024-05-09 72 推荐算法和机器学习算法之间存在紧密的关系。简言之，推荐算法是机器学习算法的一种应用形式、而机器学习算法为推荐系统提供了实现推荐逻辑的算法基础。推荐算法通过利用机器学习技术，分析和学习用户的行为和偏好， …
机器学习用什么算法可以实现多聚类分析啊 2024-05-09 71 机器学习用于多聚类分析主要包括：K均值算法、谱聚类、DBSCAN、高斯混合模型（GMM）以及层次聚类等。这些算法各有千秋、在不同类型的数据集上表现各异。例如，K均值算法以其简单高效被广泛使用，它适用于 …
机器学习中SVM预测全是相同的值是为什么 2024-05-09 107 在机器学习中，当使用支持向量机（SVM）模型进行预测时发现得到的所有预测值都是相同的，可能主要由以下原因导致：数据不平衡、特征缩放不当、参数设置不适当、模型过于简单。对于数据不平衡问题，可能是因为在训 …
机器学习中responsibility的含义是什么 2024-05-09 64 在机器学习中，责任 (responsibility) 主要指的是在混合模型或聚类分析中，各组成部分对数据点的贡献或归属程度。这个概念常见于如高斯混合模型（Gaussian Mixture Models …
为什么有人觉得机器学习已沦为调包专业 2024-05-09 52 机器学习领域的迅速发展、学术环境的变化、以及工具和库的普及化，促使一些人认为机器学习已沦为调包专业。核心原因在于易用性高的工具包的广泛可用性、机器学习教育资源的泛滥、以及对深入研究与创新的忽视。在这些 …
稀疏性为什么会影响机器学习的计算效率 2024-05-09 73 稀疏性影响机器学习的计算效率，原因在于稀疏矩阵含有大量的零值、导致资源浪费、增加了不必要的计算量、存储空间利用率低。 其中最关键的是资源浪费，因为在机器学习的训练过程中，算法往往需要遍历整个数据集。如 …
遥感图像处理与机器学习之间有什么关联 2024-05-09 53 遥感图像处理与机器学习之间存在紧密的关联，主要体现在数据解析、模式识别、自动化处理、提高效率等方面。在这些交叉点上，机器学习技术的加入极大地提升了遥感图像处理的能力和精度，特别是在自动化处理方面，机器 …
如果想学习机器人制造需要学习什么专业 2024-05-09 126 要学习机器人制造，必须涉猎多个领域的知识，包括但不限于机械工程、电子工程、计算机科学、自动化、人工智能等。其中，机械工程提供了理解和设计机器人结构、运动学和动力学所需的基础；而电子工程则涉及到传感器和 …
深度学习与传统机器学习方法有什么区别 2024-05-09 71 深度学习与传统机器学习的主要区别在于它们处理数据的能力、算法复杂性、性能随数据规模的增长而变化、对数据特征的处理方式以及在不同类型的问题上的应用效果。深度学习能够处理的数据规模更大、算法更加复杂、随数 …
