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人工智能

什么是AUC？AUC的计算公式和原理是什么？

217 阅读

过拟合常见的解决方法有哪些？各自的优缺点是什么？

173 阅读

什么是precision（精确率）、recall（召回率）和F1值？它们的计算公式是什么？

216 阅读

损失函数是什么？常见的损失函数有哪些？它们适合什么场景？

177 阅读

什么是ROC曲线和P-R曲线？它们分别适合什么场景？

186 阅读

为什么要对数据集进行训练集、测试集划分？常见的划分比例是多少？

190 阅读

如果遇到样本不均衡问题，常见的解决方法有哪些？

276 阅读

什么是特征工程？常见的特征工程方法有哪些？

188 阅读

训练数据和真实数据分布不一致时，模型上线会出现什么问题？如何应对？

168 阅读

多分类任务中，某些类别区分不开时该怎么办？

214 阅读

机器学习中的“集成学习（Ensemble Learning）”是什么？

181 阅读

数据分析常用的方法有哪些？各自适合什么场景？

184 阅读

机器学习中的“推荐系统原理”是什么？

164 阅读

机器学习中的“交叉验证（Cross Validation）”是什么？

215 阅读

机器学习中的“时间序列预测（Time Series Forecasting）”是什么？

199 阅读

机器学习中的“损失函数（Loss Function）”是什么？

176 阅读

机器学习中的“无监督学习（Unsupervised Learning）”是什么？

198 阅读

机器学习中的“监督学习（Supervised Learning）”是什么？.docx

225 阅读

机器学习中的“特征工程（Feature Engineering）”是什么？

239 阅读

机器学习中的“过拟合（Overfitting）”是什么？

227 阅读

什么是大模型“幻觉”问题？

170 阅读

什么是LangChain？

179 阅读

什么是向量数据库？

197 阅读

什么是 Prompt Engineering？

195 阅读

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