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全部 人工智能學科動態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見問題 技術(shù)問答

    • 什么叫模型集成?

      模型集成(Model Ensemble)是一種通過結(jié)合多個獨立訓練的機器學習模型來提高整體性能的技術(shù)。這種方法通過利用多個模型的不同優(yōu)勢和學習特征，以期望在集成后獲得更好的泛化能力、穩(wěn)健性和性能表現(xiàn)。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-11-10 |黑馬程序員 |什么叫模型集成

    • 隨機森林處理缺失值有哪些方法?

      隨機森林是一種強大的機器學習算法，它在處理缺失值時有幾種常見的方法。下面將詳細說明這些方法，并提供代碼示例，使用Python中的scikit-learn庫來演示。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-11-08 |黑馬程序員 |隨機森林處理缺失值有哪些方法

    • 談談人工智能中判別式模型和生成式模型

      人工智能(Artificial Intelligence，AI)領(lǐng)域中，判別式模型和生成式模型是兩種不同的機器學習方法，它們在問題建模和應用中有著不同的角色和特點。下面我將詳細介紹這兩種模型的概念、特點和應用。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-11-02 |黑馬程序員 |判別式模型和生成式模型

    • 平衡二叉樹是什么？平衡二叉樹旋轉(zhuǎn)的4種情況

      二叉查找樹的作用是提高檢索數(shù)據(jù)的性能， 小的存左邊，大的存右邊，一樣的不存。但出現(xiàn)瘸子現(xiàn)象，導致查詢的性能與單鏈表一樣，拉低查詢速度。查看全文>>

      人工智能技術(shù)資訊2023-10-23 |黑馬程序員 |二叉樹,紅黑樹,平衡二叉樹的作用

    • LR和SVM的聯(lián)系與區(qū)別是什么?

      邏輯回歸(Logistic Regression，LR)和支持向量機(Support Vector Machine，SVM)都是監(jiān)督學習算法，用于分類問題。它們有一些共同點，但也有明顯的區(qū)別。下面將詳細說明它們之間的聯(lián)系和區(qū)別，并提供Python代碼示例來演示它們的用法。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-10-19 |黑馬程序員 |LR和SVM的聯(lián)系與區(qū)別

    • 如何判斷網(wǎng)絡(luò)是過擬合還是欠擬合?有哪些手段改善?

      判斷一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是過擬合(overfitting)還是欠擬合(underfitting)是深度學習中非常重要的任務，因為它直接關(guān)系到模型的性能和泛化能力。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-09-25 |黑馬程序員 |怎樣判斷過擬合與欠擬合
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