新闻中心 
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04-30理解GraphRAG（一）：RAG的挑战RAG（RiskAssessmentGrid）是一种通过外部知识源增强现有大型语言模型（LLM）的方法，以提供和上下文更相关的答案。在RAG中，检索组件获取额外...
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01-23常见的损失函数在孪生神经网络中的应用孪生神经网络是一种双支路结构的神经网络，常用于相似度度量、分类和检索任务。这种网络的两个支路具有相同的结构和参数。输入分别经过两个支路后，通过相似度度量层（如欧...
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01-23层次聚类在机器学习中的应用层次聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似度进行分组。该方法通过逐步划分数据集为越来越小的子集，最终形成一个层次结构，其中每个子集可以看作是一个...
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01-23KNN算法分类的基本原理和实例KNN算法是一种简单易用的分类算法，适用于小规模数据集和低维特征空间。它在图像分类、文本分类等领域中表现出色，因其实现简单、易于理解而备受青睐。KNN算法的基本...
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01-23了解Jaccard系数及其应用领域Jaccard系数是用于衡量两个集合之间相似性的统计量。它通过计算两个集合的交集大小除以两个集合的并集大小来定义。换句话说，Jaccard系数根据两个集合的共同...
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01-22常用的距离度量方法在K最近邻算法中的应用k最近邻算法是一种用于分类和识别的基于实例或基于内存的机器学习算法。它的原理是通过找到给定查询点的最近邻数据来进行分类。由于该算法严重依赖已存储的训练数据，它可...
