新闻中心 
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01-22什么是交叉熵 交叉熵算法的最小化机器学习和深度学习模型通常用于解决回归和分类问题。在监督学习中，模型在训练过程中学习如何将输入映射到概率输出。为了优化模型的性能，常常使用损失函数来评估预测结果...
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01-22寻优svm参数的网格搜索过程SVM是一种常用于分类和回归问题的经典监督学习算法。其核心思想是通过找到一个最佳的超平面，将不同类别的数据分隔开来。为了进一步优化SVM模型的性能，常常使用网格...
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01-22常用方法：衡量新语言模型的困惑度评估新语言模型的方法有多种，其中一些是基于人类专家的评估，而其他一些则基于自动化评估。这些方法各有优缺点。本文将重点介绍基于自动化评估的困惑度方法。困惑度（Pe...
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10-08机器学习算法中的特征筛选问题机器学习算法中的特征筛选问题在机器学习领域中，特征筛选是一个非常重要的问题，它的目标是从大量的特征中选择出对预测任务最有用的特征。通过特征筛选可以降低维度，减少...
