新闻中心 
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01-23零样本文本分类的实施方法及相关技术演进零样本文档分类是指在没有见过某类别的训练样本的情况下，对该类别的文档进行分类。这种问题在实际应用中非常常见，因为很多时候我们无法获得所有可能的类别的样本。因此，...
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01-23变分推理和期望最大化算法变分推断和EM算法是常用的概率图模型推断方法，都用于从观测数据中推断隐含变量的分布。它们在实际应用中被广泛使用，能够处理复杂问题。一、变分推断变分推断是一种近似...
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01-23详解机器学习评估的F1得分指标准确性指标是衡量模型在整个数据集中正确预测的次数。然而，只有在数据集是类平衡的情况下，这个指标才是可靠的。也就是说，数据集中每个类别都有相同数量的样本。但是，现...
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01-23深入解析机器学习中的正则化概念及其意义在机器学习中，正则化是一种用于防止模型过度拟合的技术。通过对模型的系数引入惩罚项，正则化可以限制模型参数的大小，从而提高模型的泛化能力。这种技术可以提高模型的可...
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01-23特征工程对深度学习是否必要？深度学习和特征工程都是机器学习中的重要概念，但它们的目的和方法不同。特征工程是从原始数据中提取、选择、转换和组合特征，以提高机器学习模型的准确性和泛化能力。它的...
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01-23深度学习中的人工神经网络学习方法解析深度学习是机器学习的一种分支，旨在模拟大脑在数据处理中的能力。它通过构建人工神经网络模型来解决问题，使机器能够在无人监督的情况下进行学习。这种方法允许机器自动提...
