分类： 机器学习

神经网络主要包括以下几种类型:一、正向神经网络最简单的多层感知器网络。包含输入层、隐藏层和输出层。数据/信号只… 继续阅读 神经网络有几种类型？网络结构和工作原理怎样理解？

支持向量机(SVM)的原理和工作过程主要包括:一、算法原理SVM找到一个能最大化间隔距离的超平面。间隔距离定义… 继续阅读 支持向量机(SVM)原理和工作过程是什么？

K均值聚类算法(K-means)的原理和主要步骤为:一、算法原理K-means假设数据由K个集群组成,每个点属… 继续阅读 K均值聚类算法的原理和步骤是什么？

Faster R-CNN是Fast R-CNN的进一步改进,它的主要特点是: 使用RPN(Region Pro… 继续阅读 什么是Faster R-CNN算法？

过拟合和欠拟合是机器学习中的两个重要概念。它们之间存在以下主要区别:一、定义过拟合(Overfitting)是… 继续阅读 【机器学习】过拟合和欠拟合的区别是什么？

文本特征提取的主要方法包括:一、词袋模型(Bag of Words) 构建词汇表:统计每个单词出现的频率 文本… 继续阅读 文本特征提取的方法有哪些？

机器学习中常用的特征选择方法主要有:一、过滤法(Filter Method)这种基于测量特征本身的稳定性和相关… 继续阅读 机器学习特征选择的方法有哪些？

朴素贝叶斯分类算法的工作原理为:一、概率模型朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和类条件独立性假设构建概率模型:贝叶斯… 继续阅读 朴素贝叶斯分类原理是什么？

K近邻算法的工作原理主要包括三个部分:一、训练集存入输入的所有样本点和标签存入表中,以便后续快速查询。 二、计… 继续阅读 K近邻算法的工作原理是什么？

决策树算法的工作原理主要分为四个部分: 一、特征选择 每个节点选择最优的特征来分离数据。选择标准是信息增益(I… 继续阅读 决策树算法的工作原理是什么？

机器学习可以分为四大类: 监督学习:使用包含输入数据和期望输出结果的训练数据集来学习。用于分类和回归任务。例如… 继续阅读 什么是监督学习？与无监督学习、半监督学习、强化学习有何区别？代码举例讲解

线性回归算法的工作原理主要分为三个部分: 一、模型建立 线性回归算法假设输出值y和输入值x之间存在线性关系: … 继续阅读 线性回归算法的工作原理是什么？

VGG网络是由Oxford的VGG(Visual Geometry Group)团队提出的一种CNN网络结构。… 继续阅读 什么是VGG网络？

监督学习和无监督学习之间存在以下主要区别: 一、数据类型 监督学习使用带标注的数据(labeled data)… 继续阅读 监督学习和无监督学习有什么不同？

机器学习的核心原理主要有两方面: 一、学习算法 机器学习主要通过下列算法学习数据。 1. 监督学习 通过带标签… 继续阅读 机器学习的原理是什么？

目标检测是一种机器学习技术,其目的是在图像中检测和定位目标对象,以及预测每个目标的类别。它属于计算机视觉的一个… 继续阅读 什么是目标检测，如何实现目标检测？代码举例讲解

机器学习的最终目的是解决以下方面的问题: 1. 分类 例如识别图像中的对象、判断文本新闻属于什么类别等。 2.… 继续阅读 机器学习的目的在于解决什么问题？

价值函数(Value Function)是强化学习中的一个重要概念。它定义为某个状态(或状态-动作对)的预期累… 继续阅读 什么是价值函数？

强化学习(Reinforcement Learning)是一种机器学习方法,它通关代理(agent)与环境(e… 继续阅读 什么是强化学习？

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,它利用源域(source domain)的数… 继续阅读 什么是迁移学习？