全部 人工智能學(xué)科動(dòng)態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見(jiàn)問(wèn)題 技術(shù)問(wèn)答

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    什么叫模型集成?

    模型集成(Model Ensemble)是一種通過(guò)結(jié)合多個(gè)獨(dú)立訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)提高整體性能的技術(shù)。這種方法通過(guò)利用多個(gè)模型的不同優(yōu)勢(shì)和學(xué)習(xí)特征，以期望在集成后獲得更好的泛化能力、穩(wěn)健性和性能表現(xiàn)。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-11-10 |黑馬程序員 |什么叫模型集成
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    隨機(jī)森林處理缺失值有哪些方法?

    隨機(jī)森林是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它在處理缺失值時(shí)有幾種常見(jiàn)的方法。下面將詳細(xì)說(shuō)明這些方法，并提供代碼示例，使用Python中的scikit-learn庫(kù)來(lái)演示。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-11-08 |黑馬程序員 |隨機(jī)森林處理缺失值有哪些方法
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    談?wù)勅斯ぶ悄苤信袆e式模型和生成式模型

    人工智能(Artificial Intelligence，AI)領(lǐng)域中，判別式模型和生成式模型是兩種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它們?cè)趩?wèn)題建模和應(yīng)用中有著不同的角色和特點(diǎn)。下面我將詳細(xì)介紹這兩種模型的概念、特點(diǎn)和應(yīng)用。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-11-02 |黑馬程序員 |判別式模型和生成式模型
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    平衡二叉樹(shù)是什么？平衡二叉樹(shù)旋轉(zhuǎn)的4種情況

    二叉查找樹(shù)的作用是提高檢索數(shù)據(jù)的性能， 小的存左邊，大的存右邊，一樣的不存。但出現(xiàn)瘸子現(xiàn)象，導(dǎo)致查詢(xún)的性能與單鏈表一樣，拉低查詢(xún)速度。查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2023-10-23 |黑馬程序員 |二叉樹(shù),紅黑樹(shù),平衡二叉樹(shù)的作用
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    LR和SVM的聯(lián)系與區(qū)別是什么?

    邏輯回歸(Logistic Regression，LR)和支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于分類(lèi)問(wèn)題。它們有一些共同點(diǎn)，但也有明顯的區(qū)別。下面將詳細(xì)說(shuō)明它們之間的聯(lián)系和區(qū)別，并提供Python代碼示例來(lái)演示它們的用法。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-10-19 |黑馬程序員 |LR和SVM的聯(lián)系與區(qū)別
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    如何判斷網(wǎng)絡(luò)是過(guò)擬合還是欠擬合?有哪些手段改善?

    判斷一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是過(guò)擬合(overfitting)還是欠擬合(underfitting)是深度學(xué)習(xí)中非常重要的任務(wù)，因?yàn)樗苯雨P(guān)系到模型的性能和泛化能力。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-09-25 |黑馬程序員 |怎樣判斷過(guò)擬合與欠擬合
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