AI分享圈

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...

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。

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...