交叉验证(Cross-Validation)是什么,一文看懂
交叉验证(Cross-Validation)是机器学习中评估模型泛化能力的核心方法,基本思想是将原始数据分割为训练集和测试集,通过轮换使用不同数据子集进行训练和验证,获得更可靠的性能估计。这种方法模拟...
随机森林(Random Forest)是什么,一文看懂
随机森林(Random Forest)是一种集成学习算法,通过构建多个决策树并综合其预测结果来完成机器学习任务。该算法基于Bootstrap聚合思想,从原始数据集中有放回地随机抽取多个样本子集,为每棵...
损失函数(Loss Function)是什么,一文看懂
损失函数(Loss Function)是机器学习中的核心概念,承担着量化模型预测误差的重要任务。这个函数通过数学方式衡量模型预测值与真实值之间的差异程度,为模型优化提供明确的方向指引。
超参数(Hyperparameter)是什么,一文看懂
在机器学习中,超参数(Hyperparameter)是模型训练开始前由人工预设的配置选项,而非从数据中学习得到。核心作用在于控制学习过程本身,如同为算法设定一套运行规则。例如,学习率(Learning...
决策树(Decision Tree)是什么,一文看懂
决策树(Decision Tree)是模拟人类决策过程的树形预测模型,通过一系列规则对数据进行分类或预测。每个内部节点代表一个特征测试,分支对应测试结果,叶节点存储最终决策。这种算法采用分而治之策略...
梯度下降(Gradient Descent)是什么,一文看懂
梯度下降(Gradient Descent)是求解函数最小值的核心优化算法。算法通过计算函数的梯度(各偏导数组成的向量)确定下降方向,按θ=θ-η·∇J(θ)的规则迭代更新参数。
逻辑回归(Logistic Regression)是什么,一文看懂
逻辑回归(Logistic Regression)是用于解决二分类问题的统计学习方法。核心目标是根据输入特征预测样本属于特定类别的概率。模型通过线性组合特征值,利用S形函数将线性输出映射到0到1之间的...
正则化(Regularization)是什么,一文看懂
正则化(Regularization)是机器学习与统计学中防止模型过拟合的核心技术。正则化通过在目标函数中添加与模型复杂度相关的惩罚项,控制拟合程度。常见形式包括L1和L2正则化:L1产生稀疏解,适用...
生成对抗网络(Generative Adversarial Network)是什么,一文看懂
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是一种深度学习模型,由Ian Goodfellow等人于2014年提出。框架通过两个神经网络的对抗训练来实现生成模型...
自注意力(Self-Attention)是什么,一文看懂
自注意力(Self-Attention)是深度学习中的一种关键机制,最初在Transformer架构中被提出并广泛应用。核心思想是让模型能同时关注输入序列中的所有位置,通过加权汇总的方式计算每个位置的...









