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(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)趩栴}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>>
二叉查找樹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)致查詢的性能與單鏈表一樣,拉低查詢速度。查看全文>>
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,用于分類問題。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>>
判斷一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是過擬合(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>>