标签： 机器学习

过拟合是机器学习模型训练过程中常见的问题。它指模型对训练数据的拟合程度过高,而对测试数据的泛化能力较差。过拟合… 继续阅读 什么是过拟合？如何防止过拟合？代码举例讲解

过拟合和欠拟合是机器学习中两个重要的问题。他们的主要差异有:一、定义过拟合指模型对训练数据准确度很高,但对测试… 继续阅读 过拟合和欠拟合的差异是什么？

机器学习算法的公式推导主要需要考虑以下几点:一、定义目标首先需要定义推导的目标是什么。比如最小化损失函数、最大… 继续阅读 机器学习公式推导需要考虑什么？

梯度消失和梯度爆炸主要是由于在反向传播过程中,梯度会不断地乘以权重矩阵。具体来说,有以下几个原因:一、权重初始… 继续阅读 梯度消失和梯度爆炸的原因是什么？

集成学习是一种机器学习技术,它结合多个学习算法产生一个更强的集成模型。主要的集成学习方法有: 投票法:每一个基… 继续阅读 什么是集成学习？常见的集成学习算法有哪些？代码举例讲解

反向传播(BackPropagation)算法的原理主要包括以下几个部分:一、训练目标反向传播算法的目标是最小… 继续阅读 【机器学习】反向传播算法的原理是什么？

递归神经网络(RNN)的工作原理主要包含以下几个部分:一、循环单元RNN使用循环单元作为基本结构。每个单元包含… 继续阅读 递归神经网络的工作原理是什么？

卷积神经网络(CNN)的工作原理主要包括以下几个部分:一、卷积层使用小的filter(过滤器)对图像各个区域进… 继续阅读 【机器学习】卷积神经网络的工作原理是什么？

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？