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标签: 机器学习

【机器学习】机器学习的评估指标有哪些?

发表于2023年11月14日2023年7月12日 作者 IT之美

机器学习中常用的评估指标主要包括:一、准确率(Accuracy)计算预测正确的样本数占所有样本数的比例。公式:… 继续阅读 【机器学习】机器学习的评估指标有哪些?

LSTM和GRU的区别是什么?

发表于2023年11月10日2023年11月18日 作者 IT之美

LSTM(Long Short-Term Memory)和 GRU(Gate Recurrent Unit)都… 继续阅读 LSTM和GRU的区别是什么?

RNN如何解决RNN的梯度消失和爆炸问题?

发表于2023年11月7日2023年11月18日 作者 IT之美

RNN存在梯度消失和爆炸的一个主要原因是权重参数W的更新。 RNN在反向传播过程中使用链式法则计算每个节点的梯… 继续阅读 RNN如何解决RNN的梯度消失和爆炸问题?

WORD2VEC模型的原理和工作过程是什么?

发表于2023年11月3日2023年8月12日 作者 IT之美

WORD2VEC模型的工作原理主要为:i、统计分布假设WORD2VEC假设如果两个词在相似的语言环境中使用,那… 继续阅读 WORD2VEC模型的原理和工作过程是什么?

【机器学习】TF-IDF在文本挖掘中的应用是什么?

发表于2023年10月31日2023年7月12日 作者 IT之美

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)在文本挖掘中… 继续阅读 【机器学习】TF-IDF在文本挖掘中的应用是什么?

什么是卷积核?如何设计一个卷积核?代码举例讲解

发表于2023年10月29日2023年6月10日 作者 IT之美

卷积核是卷积操作中的核心参数。它是一个可训练的小矩阵(tensor),用于与输入的数据进行卷积运算,提取特征。… 继续阅读 什么是卷积核?如何设计一个卷积核?代码举例讲解

词袋模型用于文本特征提取的原理是什么?

发表于2023年10月27日2023年8月12日 作者 IT之美

词袋模型(Bag of Words)是一种用于文本特征表示和文本分类的方法。它的工作原理主要包括以下几个方面:… 继续阅读 词袋模型用于文本特征提取的原理是什么?

什么是深度学习中的卷积操作?它有哪些常见的变体?代码举例讲解

发表于2023年10月26日2023年6月10日 作者 IT之美

卷积操作是深度学习中最重要的运算之一。它的作用是:使用卷积核对输入进行过滤,提取输入中的重要特征。 卷积操作有… 继续阅读 什么是深度学习中的卷积操作?它有哪些常见的变体?代码举例讲解

朴素贝叶斯文本分类的实现步骤是什么?

发表于2023年10月24日2023年8月12日 作者 IT之美

朴素贝叶斯文本分类的主要实现步骤为:一、构建词汇表遍历整个文本集合,为每个不同的词构建一个索引,形成词汇表。 … 继续阅读 朴素贝叶斯文本分类的实现步骤是什么?

什么是机器学习中的正则化?有哪些常见的正则化方法?代码举例讲解

发表于2023年10月23日2023年6月10日 作者 IT之美

正则化是机器学习中的一种方法,用于解决过拟合问题,增强模型的泛化能力。它的思想是:通过添加额外的约束项对模型进… 继续阅读 什么是机器学习中的正则化?有哪些常见的正则化方法?代码举例讲解

【机器学习】余弦相似度计算公式是什么?

发表于2023年10月21日2023年7月12日 作者 IT之美

余弦相似度(Cosine Similarity)是用来衡量0到1之间两个向量之间相似度的数学表达式。 计算公式… 继续阅读 【机器学习】余弦相似度计算公式是什么?

什么是批量归一化(Batch Normalization)?它的作用是什么?代码举例讲解

发表于2023年10月20日2023年6月10日 作者 IT之美

批量归一化(Batch Normalization)是一种用于训练神经网络的技术。它的思想是:对网络中的每一层… 继续阅读 什么是批量归一化(Batch Normalization)?它的作用是什么?代码举例讲解

EM算法的工作原理是什么?

发表于2023年10月17日2023年8月12日 作者 IT之美

EM(期望最大化)算法的工作原理主要包括以下几个步骤:一、E步骤 – 期望根据当前参数估计,计算隐… 继续阅读 EM算法的工作原理是什么?

什么是dropout?它的作用是什么?代码举例讲解

发表于2023年10月17日2023年6月10日 作者 IT之美

Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的技术。它的思想是:随机在训练过程中将部分节点的输出设置为0。这样可… 继续阅读 什么是dropout?它的作用是什么?代码举例讲解

什么是反向传播算法?它是如何计算梯度的?代码举例讲解

发表于2023年10月14日2023年6月10日 作者 IT之美

反向传播算法是一种通过链式求导计算复杂函数的梯度的算法。它通过递归地应用链式法则,从函数的最终输出层一层层地向… 继续阅读 什么是反向传播算法?它是如何计算梯度的?代码举例讲解

【机器学习】Apriori算法的工作原理是什么?

发表于2023年10月13日2023年7月12日 作者 IT之美

Apriori算法是一个用于发现频繁项集的指挥式算法。它的工作原理主要包括以下几个步骤:一、候选项集生成首先需… 继续阅读 【机器学习】Apriori算法的工作原理是什么?

什么是梯度下降?有哪些常见的梯度下降算法?代码举例讲解

发表于2023年10月11日2023年6月10日 作者 IT之美

梯度下降是机器学习中常用的优化算法,用于寻找函数的最小值点。它的基本思想是:沿着函数的梯度方向移动,逐渐逼近最… 继续阅读 什么是梯度下降?有哪些常见的梯度下降算法?代码举例讲解

交叉验证的目的是什么?

发表于2023年10月10日2023年8月12日 作者 IT之美

交叉验证的主要目的是为了更准确地估计模型在新的未知数据上的泛化能力。具体来说,包括以下几个方面:一、测试泛化能… 继续阅读 交叉验证的目的是什么?

什么是欠拟合?如何防止欠拟合?代码举例讲解

发表于2023年10月8日2023年6月10日 作者 IT之美

欠拟合是机器学习模型训练过程中另一个常见问题。它指模型对训练数据和测试数据的拟合程度均较差。欠拟合的主要原因有… 继续阅读 什么是欠拟合?如何防止欠拟合?代码举例讲解

算法参数调优的方法有哪些?

发表于2023年10月6日2023年8月12日 作者 IT之美

算法参数调优的主要方法包括:一、手动调参根据经验或启发式知识,手动设置参数值。适用于参数较少的模型。主要缺点是… 继续阅读 算法参数调优的方法有哪些?

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