AI分享圈

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...

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，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...