什么是聚类以及它与监督学习技术有何不同?
周一,07 2023月
by EITCA学院
聚类是机器学习领域的一项基本技术,涉及根据相似的数据点的固有特征和模式将其分组在一起。 它是一种无监督学习技术,这意味着它不需要标记数据进行训练。 相反,聚类算法分析数据内的结构和关系以识别自然数据
K近邻算法中对距离进行排序并选择前K个距离的目的是什么?
周一,07 2023月
by EITCA学院
K 最近邻 (KNN) 算法中对距离进行排序并选择前 K 个距离的目的是识别距离给定查询点最近的 K 个数据点。 这个过程对于机器学习任务中的预测或分类至关重要,特别是在监督学习的背景下。 在KNN中
K 最近邻算法的主要挑战是什么以及如何解决?
周一,07 2023月
by EITCA学院
K 最近邻(KNN)算法是一种流行且广泛使用的机器学习算法,属于监督学习的范畴。 它是一种非参数算法,这意味着它不对底层数据分布做出任何假设。 KNN 主要用于分类任务,但也可以适用于回归
机器学习算法覆盖率中理论步骤的目的是什么?
周一,07 2023月
by EITCA学院
机器学习算法覆盖中的理论步骤的目的是为理解机器学习的基本概念和原理提供坚实的基础。 这一步对于确保从业者全面掌握他们所使用的算法背后的理论起着至关重要的作用。 通过深入研究
- 发表于 人工智能, 使用Python的EITC/AI/MLP机器学习, 介绍, Python实用机器学习简介, 考试复习
应用程序中使用的模型是如何训练的?训练过程中使用了哪些工具?
周日06 2023八月
by EITCA学院
该应用程序中用于帮助无国界医生组织工作人员开抗生素治疗感染的模型是使用监督学习和深度学习技术相结合的方式进行训练的。 监督学习涉及使用标记数据训练模型,其中提供输入数据和相应的正确输出。 另一方面,深度学习指的是