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人工智能

解释是什么导致了梯度消失和梯度爆炸，以及应该如何应对它们

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分别说说深度学习中的 Attention 机制和全连接层

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分别解释神经网络中的 Dropout 和 Batch Normalization 操作

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Batch Normalization 的作用是什么

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为什么逻辑回归采用交叉熵损失函数，而不是平方损失函数？

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解释 Sigmoid 函数，以及它在逻辑回归中的作用

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线性回归和逻辑回归有什么区别

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简单介绍一下 KNN 算法过程

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分别解释高斯牛顿法和拟牛顿法

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说说你了解的机器学习是什么

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分别解释 Ridge 回归和 Lasson 回归

115 阅读

请解释过拟合和欠拟合，并讨论如何应对过拟合问题

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机器学习有哪些常见的算法

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什么是线性回归，请解释其假设和工作原理

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在逻辑回归中是否需要使用交叉验证？为什么

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逻辑回归分别是怎样处理二分类问题和多分类问题的

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什么是损失函数？有什么作用

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什么是梯度下降？它的工作原理是什么？有哪些变体

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进行线性回归前，为什么需要对特征进行离散化处理

121 阅读

什么是正则化？正则化有哪些作用？说说机器学习中常见的正则化方法

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监督学习、半监督学习和无监督学习分别是什么，它们的区别在哪

95 阅读

A2A 协议与 MCP 协议的关系是怎样的

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什么提示压缩？为什么在 RAG 中需要提示压缩

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在 RAG 中，你如何选择 Embedding Model 嵌入模型，需要考虑哪些因素

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