全部 人工智能學(xué)科動態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見問題 技術(shù)問答

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    什么叫模型集成?

    模型集成(Model Ensemble)是一種通過結(jié)合多個獨立訓(xùn)練的機器學(xué)習模型來提高整體性能的技術(shù)。這種方法通過利用多個模型的不同優(yōu)勢和學(xué)習特征，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>>

    人工智能常見問題2023-11-10 |黑馬程序員 |什么叫模型集成
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    隨機森林處理缺失值有哪些方法?

    隨機森林是一種強大的機器學(xué)習算法，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>>

    人工智能常見問題2023-11-08 |黑馬程序員 |隨機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器學(xué)習方法，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>>

    人工智能常見問題2023-11-02 |黑馬程序員 |判別式模型和生成式模型
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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(Support Vector Machine，SVM)都是監(jiān)督學(xué)習算法，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>>

    人工智能常見問題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)是過擬合還是欠擬合?有哪些手段改善?

    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>>

    人工智能常見問題2023-09-25 |黑馬程序員 |怎樣判斷過擬合與欠擬合
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    人工智能是什么？和機器人有什么區(qū)別？

    ?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>>

    人工智能常見問題2023-09-22 |黑馬程序員 |人工智能和機器人的區(qū)別
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