隨機森林是一種強大的機器學(xué)習(xí)算法,它在處理缺失值時有幾種常見的方法。下面將詳細說明這些方法,并提供代碼示例,使用Python中的scikit-learn庫來演示。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器學(xué)習(xí)方法,它們在問題建模和應(yīng)用中有著不同的角色和特點。下面我將詳細介紹這兩種模型的概念、特點和應(yīng)用。查看全文>>
邏輯回歸(Logistic Regression,LR)和支持向量機(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,但也有明顯的區(qū)別。下面將詳細說明它們之間的聯(lián)系和區(qū)別,并提供Python代碼示例來演示它們的用法。查看全文>>
判斷一個神經(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),因為它直接關(guān)系到模型的性能和泛化能力。查看全文>>
?人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,主要研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能理論方法技術(shù),以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)學(xué)科。人工智能需要大數(shù)據(jù)來支撐,主要是識別類、感應(yīng)器方面,現(xiàn)今生活中的智慧家電、智慧工業(yè)、語言識別等都運用了人工智能技術(shù)。而機器人是可編程機器,在人工智能的基礎(chǔ)上增加物理外殼,是人工智能研究的產(chǎn)物,是實體的。查看全文>>