AI分享圈

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是基于统计学习理论的监督学习算法，主要用于分类和回归分析。核心目标是寻找一个最优决策超平面，将不同类别的数据点分开，最大化两类数据点之...

评估指标（Evaluation Metrics）是衡量机器学习模型性能的量化标准体系。如同多维体检报告全面评估人体健康状况。在分类任务中，准确率（Accuracy）反映模型整体判断正确率，精确率（Pr...

神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）代表人工智能领域一个前沿分支，专注于自动化设计神经网络的结构。

条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network, CGAN）是生成对抗网络的重要变体，在2014年由Mehdi Mirza等人提出。与传统生成对...

网格搜索（Grid Search）是机器学习中用于系统化寻找最优超参数组合的自动化方法。这种方法通过预先定义每个超参数的候选值范围，穷举所有可能的参数组合，逐一训练模型并评估性能，最终选择表现最佳的超...

随机搜索（Random Search）是一种超参数优化方法，通过在参数空间中随机采样候选点来寻找最优配置。

数据增强（Data Augmentation）是通过人工创造新数据来扩充训练数据集的技术方法。

朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是基于贝叶斯定理的监督学习算法。“朴素”之处在于假设特征之间相互条件独立。简化假设大大降低计算复杂度，使算法在实际应用中表现出高效性。

K均值聚类（K-Means Clustering）是经典的无监督机器学习算法。主要用于将数据集划分为K个互不相交的簇。算法目标是将n个数据点分配到K个簇中，使每个数据点都属于离其最近的簇中心对应的簇。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是基础且广泛使用的人工神经网络模型。核心特征在于网络中的连接不形成任何循环或反馈路径，信息严格从输入层单向流动到输出层，经一...