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人工智能

说说构造决策树的步骤
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什么是 Gradient Boosting
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软间隔和硬间隔有什么区别
311 阅读
特征值和奇异值的区别是什么
372 阅读
有哪些常见的方法度量点到中心的距离
319 阅读
说说什么是奇异值分解
312 阅读
如何确定 PCA 降维之后的维度
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如何处理 K-means 中的空聚类
319 阅读
请描述支持向量机(svm)的基本思想和应用场景
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解释什么是降维,以及为什么要降维
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降维有哪些优缺点?
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解释高斯混合模型
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svm 与感知机有什么区别?
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简单说说核函数的原理
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svm 在应用高斯核时需要对特征进行归一化吗?
311 阅读
svm 有哪些核函数?分别应用于哪些场景中?
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GBDT 可以用于分类任务吗?
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在文本分类任务中,如何处理样本(类别)不平衡的问题
281 阅读
支持向量机可以用于文本分类任务吗?若可以,请说明
330 阅读
LLaMA 模型中,输入句子的长度理论上是否可以无限长
280 阅读
简述 LLaMA(Large Language Model Meta AI)的基本原理
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如何比较文本的相似度
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什么是词嵌入(Word Embedding)?有哪些常见的词嵌入方法
295 阅读
是否使用 Word2Vec 训练过数据?在这个过程中,如何获取语料?如何选择超参数?语料、词表和维度大小如何确定?怎样把握训练时长
273 阅读