隨機(jī)森林是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它在處理缺失值時(shí)有幾種常見(jiàn)的方法。下面將詳細(xì)說(shuō)明這些方法,并提供代碼示例,使用Python中的scikit-learn庫(kù)來(lái)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(jī)器學(xué)習(xí)方法,它們?cè)趩?wèn)題建模和應(yīng)用中有著不同的角色和特點(diǎn)。下面我將詳細(xì)介紹這兩種模型的概念、特點(diǎn)和應(yīng)用。查看全文>>
邏輯回歸(Logistic Regression,LR)和支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,用于分類(lèi)問(wèn)題。它們有一些共同點(diǎn),但也有明顯的區(qū)別。下面將詳細(xì)說(shuō)明它們之間的聯(lián)系和區(qū)別,并提供Python代碼示例來(lái)演示它們的用法。查看全文>>
判斷一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是過(guò)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?yàn)樗苯雨P(guān)系到模型的性能和泛化能力。查看全文>>
?人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,主要研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能理論方法技術(shù),以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)學(xué)科。人工智能需要大數(shù)據(jù)來(lái)支撐,主要是識(shí)別類(lèi)、感應(yīng)器方面,現(xiàn)今生活中的智慧家電、智慧工業(yè)、語(yǔ)言識(shí)別等都運(yùn)用了人工智能技術(shù)。而機(jī)器人是可編程機(jī)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(shí)體的。查看全文>>