机器学习模型的事后可解释性指的是什么 2024-05-09 76 机器学习模型的事后可解释性指的是对已经训练好的模型的决策过程和结果进行分析和解释，以便理解模型做出特定预测或决策的原因。这种可解释性旨在提高模型的透明度、建立用户信任，并在一定程度上满足监管合规的需求 …
机器学习中标签和特征具体的定义是什么 2024-05-09 172 机器学习中的标签是指数据的输出或结果、通常是想要预测的对象；特征则是输入数据的属性，它们是用于预测标签的相关因素。标签在监督学习中发挥着重要的作用，因为它们代表了我们希望模型从数据中学习预测的目标。通 …
机器学习为什么都用猫的图像来做训练 2024-05-09 69 在机器学习领域，使用猫的图像进行模型训练之所以如此普遍，可以归结于几个关键原因：数据的丰富性、特征的多样性、社会文化因素、以及教育价值。其中，数据的丰富性尤为突出。 猫作为广受欢迎的宠物之一，在互联网 …
机器学习目前最热点的研究方向是什么 2024-05-09 63 机器学习的最热点研究方向主要集中在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、强化学习、机器学习模型的可解释性、联邦学习等领域。具体来说，自然语言处理(NLP) 是最引人注目的研究方向之一，它专注于赋予计算机 …
Spark MLlib 做机器学习的优劣势是什么 2024-05-09 69 Apache Spark MLlib在机器学习领域中因其快速处理大规模数据和简易使用而备受青睐。Spark MLlib的主要优势包括：处理大规模数据的能力、高效的分布式计算、丰富的机器学习算法库、无缝 …
机器学习深度学习专业推荐用什么电脑 2024-05-09 171 机器学习和深度学习专业通常推荐使用具备高性能处理器、大内存、高速硬盘及专业级图形处理器的电脑。选择电脑的关键因素包括处理器性能、内存容量、存储速度及类型、以及图形处理能力。对于处理器，建议选用Inte …
与机器学习相比，深度学习有什么优点 2024-05-09 167 深度学习相较于传统机器学习，主要优势体现在处理非结构化数据能力、自动特征提取、更复杂模型表示、强大的泛化能力。其中，自动特征提取是深度学习领域的一大亮点。不同于机器学习需要人工设计和选择特征，深度学习 …
所谓的机器学习，机器为什么可以学习 2024-05-09 64 机器学习是通过算法和统计模型、使计算机能够识别模式并作出决策，而无需进行显式编程。机器可以学习的原因是它能够接收数据、分析数据并从中“学习”信息。这种学习是通过优化算法不断迭代、提升预测准确性来实现的 …
人工智能和机器学习之间的区别是什么 2024-05-09 69 人工智能（AI）和机器学习（ML）之间的区别主要表现在：概念上的不同、应用范围的差异、学习过程以及发展历程。人工智能是一门研究、设计和应用智能机器的科学技术，旨在创造能够模拟、延伸和扩展人类智能的系统 …
深度学习和机器学习结合的方向叫什么 2024-05-09 47 深度学习和机器学习结合的方向统称为深度机器学习。这一领域利用深度学习的复杂网络结构和机器学习的广泛算法库，旨在解决数据挖掘、图像识别、自然语言处理等多样化的问题。在深度机器学习中，深度学习负责模拟和理 …
机器学习里数据集的纯度是什么意思啊 2024-05-09 72 机器学习中的数据集纯度指的是数据集中标签（或类别）的一致性程度。纯度高意味着数据集中的大部分样本属于同一类别、纯度低则表示数据集中包含多个类别的样本且分布相对均匀。在决策树等模型训练过程中，纯度是一个 …
为什么机器学习的开发语言选择python 2024-05-09 49 Python之所以成为机器学习的首选开发语言，主要原因在于它的简洁性、强大的库支持、广泛的社区支持、良好的可读性以及灵活性。这些特点使得开发者能快速地构建复杂的机器学习模型、实现数据分析以及模型的训练 …
