机器学习和深度学习除了预测还能做什么 2024-05-09 64 机器学习和深度学习在现代技术世界中发挥着越来越重要的作用，它们不仅限于预测能力，还能够进行图像识别、自然语言处理、推荐系统构建、异常检测等多个领域的任务。特别是图像识别技术，已经极大地推动了医疗诊断、 …
在机器学习中，高维数据可以用什么算法 2024-05-09 100 在机器学习中，处理高维数据可以使用多种算法，包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）、自编码器等。其中，PCA是最常见且有效的降维技术之一，它通过正交变换将 …
机器学习中为什么都用猫的图像来做训练 2024-05-09 55 猫的图像在机器学习中被广泛使用的原因主要有几个：猫的种类繁多、外形区别明显、图像数据库丰富、并且猫是网络上极受欢迎的宠物之一。其中，图像数据库丰富是一个关键因素。机器学习和深度学习模型的训练需要大量的 …
机器学习中的hypothesis到底是什么意思 2024-05-09 69 在机器学习中，假设（Hypothesis）是一个模型对于给定数据所做出的预测函数。假设函数是预测输出的数学表示形式，表征了输入特征与预测结果之间的关系，它是机器学习算法的核心，用于数据的推断和预测。在 …
什么样的算法模型才能算机器学习的模型 2024-05-09 66 机器学习的模型须具备从数据中学习的能力、能够自我改进，并对新数据作出准确的预测或分类。一个算法模型要想成为机器学习模型，必须具备以下特性：可学习性、泛化能力、可解释性、和自适应性。在这些特性中，可学习 …
机器学习对于破解甲骨文有什么样的帮助 2024-05-09 57 机器学习对于破解甲骨文提供了前所未有的辅助，主要通过提高破译效率、精确性的提升、语义理解的深化这三个方面来实施其作用。其中，提高破译效率可谓是机器学习对于甲骨文破解最为直接的贡献。利用机器学习的算法与 …
算法工程师跟机器学习工程师有什么区别 2024-05-09 70 算法工程师与机器学习工程师虽然在许多方面有交集，但它们专注的领域、工作内容、所需技能和职责方面存在着明显的区别。算法工程师关注的是广泛的算法设计、分析和优化，重点在于解决问题的方法和效率。而机器学习工 …
机器学习中常提到的先验知识是什么意思 2024-05-09 126 机器学习中提到的先验知识通常指的是在模型学习开始之前就已经存在的、关于数据特征、结构或分布的知识。这种知识可以以多种形式出现，包括但不限于领域知识、统计假设、历史数据以及先前模型的学习成果。其中，领域 …
为什么感觉现在的机器学习算法都是调包 2024-05-09 68 感觉现在的机器学习算法都是调包的原因主要有几个方面：易用性高、开源社区活跃、标准化流程以及资源的丰富性。易用性高意味着通过几行代码就可以实现复杂的算法，极大降低了技术门槛，使得非专业人士也能够轻松入门 …
为什么绝大多数机器学习算法都在做分类 2024-05-09 60 绝大多数机器学习算法都在做分类，主要是因为分类问题在现实世界中非常普遍，而且通常与关键业务决策直接相关。分类能够帮助组织做出决策、预测未来趋势、识别模式及关系，并在多个领域如金融服务、健康诊断、客户关 …
机器学习中的“学习”两个字是什么意思 2024-05-09 54 机器学习中的“学习”是指计算机程序从数据中自动发现规律并利用规律进行预测或者决策。其中一点详细描述为：机器学习算法通过分析大量数据，在数据中发掘出模式和趋势，并将这些模式编码为模型，这样当新数据出现时 …
统计机器学习与概率图模型的关系是什么 2024-05-09 61 统计机器学习和概率图模型之间的关系可以归纳为它们共享的数学框架和表示方法、相互补充的模型能力、和在解决不同数据类型问题时的合作。统计机器学习提供了构建数据建模和预测的算法和理论，其中，概率图模型作为一 …
