AI分享圈

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...

K近邻算法（K-Nearest Neighbors）是基于实例的监督学习算法，可用于分类和回归任务。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是专门设计用于处理具有网格结构数据的人工神经网络，在图像和视频分析领域表现卓越。

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...