极客教程
神经网络和逻辑回归的区别
神经网络和逻辑回归的区别 神经网络和逻辑回归是重要的机器学习技术，可以帮助解决各种分类和回归问题。由于它们在进行预测时的准确性和处理各种数据类型的适应性，因此这些模型已经变得越来越流行。例如，神经网络在图像识别和自然语言处理等领域非常有用，...
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
生成模型与判别模型的区别
生成模型与判别模型的区别 两种主要的机器学习范例，即生成模型和判别模型，在许多领域广泛应用。换句话说，判别模型关注划分多个数据类别的边界建模，而生成模型则寻求捕捉数据的潜在分布。数据科学家和机器学习专家必须了解这两种类型的模型之间的区别，以...
人工智能和人类智能的区别
人工智能和人类智能的区别 人工智能（AI）和人类智能是两个不同的概念，常常被比较和对比。AI是一个快速发展的领域，旨在开发能够执行通常需要人类智能的任务，如学习、推理、解决问题和感知的机器。另一方面，人类智能是人类的认知能力，使他们能够理解...
L1和L2正则化之间的区别
L1和L2正则化之间的区别 正则化是一种机器学习策略，可以避免过度拟合。当一个模型对训练数据拟合得太好、太复杂，但在未观察到的数据上却不能充分地发挥作用时，就会发生过度拟合。模型的损失函数被正则化，包括一个惩罚项，这有助于防止参数增长失控并...
归纳性学习和演绎性学习之间的区别
归纳性学习和演绎性学习之间的区别 简介 在被称为机器学习的人工智能领域，开发出的算法可以从数据中学习，并在没有明确编程的情况下做出判断或预测。归纳学习和演绎学习是机器学习中使用的两种主要方法。虽然这两种策略都可用于建立依靠数据进行选择或预测...
机器学习 为什么时间序列在分析前必须是静止的
机器学习 为什么时间序列在分析前必须是静止的 时间序列分析是一种有效的方法，用于识别和预测随时间收集的数据的趋势。时间序列中的每个数据点都代表一个特定的时间点，而数据是随着时间的推移而收集的。时间序列数据的例子包括股票价格数据、天气信息和网...
机器学习 什么时候使用高斯混合模型
机器学习 什么时候使用高斯混合模型 高斯混合模型（GMM）是一个统计框架，它假设基础数据是由几个高斯分布组合产生的。这种概率模型决定了数据的概率密度函数。 GMM的多功能性是其主要优势。GMM可以用来对不同的数据类型和分布进行建模。它可以处...
机器人技术和信息处理中的顺序预测问题
机器人技术和信息处理中的顺序预测问题 顺序预测问题涉及根据前面的数值对一系列数值中的下一个数值进行预测。一些领域，包括机器人学、自然语言处理、语音识别、天气预报和股票市场预测等等，都可能面临这些困难。根据过去的状态、事件或结果来预测未来的状...
机器学习 时间序列算法在数据科学中的作用
机器学习 时间序列算法在数据科学中的作用 为了识别和预测随时间收集的数据的趋势，时间序列分析是一种有力的技术。时间序列中的每个数据点都代表了一个不同的时间点，并随着时间的推移而收集。股票价格、天气信息和网站流量是时间序列数据的几个例子。在各...
机器学习 在传输和加载过程中可能损害数据的风险
机器学习 在传输和加载过程中可能损害数据的风险 数据从一个地方转移到另一个地方，并加载到数据库或另一个系统进行存档和分析，被称为数据传输和加载。这个过程可能需要在两个地方之间进行物理传输，如使用USB驱动器，或通过互联网等网络进行数据通信。...