Круг обмена ИИ

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。

Алгоритм Naive Bayes - это алгоритм контролируемого обучения, основанный на теореме Байеса. "Наивный Байес" основан на теореме Байеса и предполагает, что признаки условно независимы друг от друга. Упрощение предположений значительно снижает вычислительную сложность и делает алгоритм эффективным в практических приложениях.

Кластеризация K-Means (K-Means Clustering) - это классический алгоритм машинного обучения без контроля. В основном он используется для разделения набора данных на K неравнозначных кластеров. Цель алгоритма - распределить n точек данных по K кластерам таким образом, чтобы каждая точка данных принадлежала кластеру, соответствующему ближайшему к ней центру кластера.

Нейронная сеть с прямой связью (FNN) - основная и широко используемая модель искусственной нейронной сети. Основная особенность заключается в том, что связи в сети не образуют никаких петель или путей обратной связи, а информация поступает строго однонаправленно от входного слоя к выходному слою через...

K-Nearest Neighbors (K-Nearest Neighbours) - это алгоритмы контролируемого обучения на основе экземпляров, которые могут использоваться для задач классификации и регрессии.

Конволюционная нейронная сеть (CNN), искусственная нейронная сеть, специально разработанная для обработки данных с решетчатой структурой, отлично зарекомендовала себя в области анализа изображений и видео.

Перекрестная валидация - это основной метод оценки обобщающей способности модели в машинном обучении. Основная идея заключается в том, чтобы разделить исходные данные на обучающее и тестовое множество и получить более надежные оценки эффективности путем чередования обучения и проверки с использованием различных подмножеств данных. Этот подход имитирует ...

Random Forest (Случайный лес) - это интегрированный алгоритм обучения, который решает задачу машинного обучения путем построения нескольких деревьев решений и объединения их прогнозов. Алгоритм основан на идее агрегирования Bootstrap, когда из исходного набора данных случайным образом берется несколько подмножеств образцов с возвратом для каждого дерева...