TensorFlow和spark的ml以及python的scikit-learn的区别是什么 2023-08-06 812 TensorFlow和spark的ml以及python的scikit-learn的区别有：一、设计思想和使用方式不同；二、分布式计算能力差异；三、支持的算法和模型不同等。设计思想和使用方式不同是指，T …
PMD、FindBug、checkstyle、sonar这些代码检查工具的区别是什么 2023-08-05 1040 PMD、FindBug、checkstyle、sonar这些代码检查工具的区别有：一、适用范围不同；二、检查内容和规则不同；三、支持的语言和框架不同等。适用范围不同是指，PMD主要用于静态代码分析，F …
归一化相关系数的定义是什么 2023-08-05 924 归一化相关系数（Normalized Correlation Coefficient）是用于衡量两个随机变量之间相关性的统计量，它是相关系数的一种变体。归一化相关系数的取值范围在-1到1之间，用于度量 …
position embedding和position encoding是什么有什么区别 2023-08-05 993 Position Embedding是指在预训练的词向量中嵌入位置信息的过程，Position Encoding是用于注意力机制中的一种技术，用于为序列中的每个位置提供一个位置向量。二者的区别：1、作 …
Pytorch TensorFlow和PaddlePaddle这三个框架有什么区别 2023-08-05 910 Pytorch TensorFlow和PaddlePaddle这三个框架的区别：一、设计思想和使用方式不同；二、动态图和静态图的区别；三、社区和生态系统差异；四、跨平台支持情况等。设计思想和使用方式不 …
机器学习能用来干什么 2023-08-05 795 机器学习能用来做的工作：一、图像识别与分类；二、自然语言处理；三、推荐系统；四、数据预测与分析；五、智能控制与优化；六、医疗诊断与辅助；七、自动驾驶与无人系统。图像识别与分类是指，机器学习在图像处理领 …
强化学习的优点是什么 2023-08-05 1037 强化学习的优点有：一、适用于复杂环境；二、不需要标注数据；三、能够探索未知领域；四、具有泛化能力；五、实时决策能力强；六、灵活性和广泛应用性等。适用于复杂环境是指，强化学习适用于复杂环境下的决策问题， …
word2vec有什么应用 2023-08-05 745 word2vec的应用有：一、自然语言处理；二、文本表示学习；三、词义相似度计算；四、情感分析；五、推荐系统；六、信息检索；七、命名实体识别。自然语言处理是指，在文本分类、情感分析、命名实体识别等自然 …
深度学习的归纳偏置是什么 2023-08-05 766 深度学习的归纳偏置（inductive bias）是指在模型设计和学习过程中对可能解释数据的方式进行的先验假设或约束。这些先验假设或约束有助于限制模型空间，使得模型更容易学习数据的真实规律，从而在实际 …
什么是交叉熵与相对熵 2023-08-05 729 交叉熵（Cross-entropy）和相对熵（Kullback-Leibler divergence，简称KL散度）都是信息论中的重要概念，常用于比较两个概率分布之间的差异。交叉熵可以理解为用概率分布 …
机器学习的本质是什么 2023-08-05 733 机器学习的本质有：一、从数据中学习规律；二、模式识别和预测；三、自动化决策过程；四、特征提取和表示学习；五、模型选择和评估等。从数据中学习规律是指，机器学习的本质在于从数据中学习规律和模式，而不是通过 …
RBF神经网络是什么 2023-08-05 725 RBF神经网络是一种人工神经网络，其名称来自于径向基函数（Radial Basis Function），是一种常用于模式识别、函数逼近和非线性数据建模的神经网络模型，RBF神经网络进行数据运算时需要确 …
