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人工智能

如何理解隨機(jī)森林的隨機(jī)性
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Gradient Boosting 為什么不使用決策樹樁
43 閱讀
說說構(gòu)造決策樹的步驟
39 閱讀
什么是 Gradient Boosting
39 閱讀
軟間隔和硬間隔有什么區(qū)別
30 閱讀
特征值和奇異值的區(qū)別是什么
44 閱讀
有哪些常見的方法度量點(diǎn)到中心的距離
29 閱讀
說說什么是奇異值分解
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如何確定 PCA 降維之后的維度
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如何處理 K-means 中的空聚類
31 閱讀
請(qǐng)描述支持向量機(jī)（svm）的基本思想和應(yīng)用場(chǎng)景
32 閱讀
解釋什么是降維，以及為什么要降維
37 閱讀
降維有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？
25 閱讀
解釋高斯混合模型
35 閱讀
svm 與感知機(jī)有什么區(qū)別？
28 閱讀
簡(jiǎn)單說說核函數(shù)的原理
31 閱讀
svm 在應(yīng)用高斯核時(shí)需要對(duì)特征進(jìn)行歸一化嗎？
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svm 有哪些核函數(shù)？分別應(yīng)用于哪些場(chǎng)景中？
27 閱讀
GBDT 可以用于分類任務(wù)嗎？
25 閱讀
在文本分類任務(wù)中，如何處理樣本（類別）不平衡的問題
26 閱讀
支持向量機(jī)可以用于文本分類任務(wù)嗎？若可以，請(qǐng)說明
31 閱讀
LLaMA 模型中，輸入句子的長(zhǎng)度理論上是否可以無限長(zhǎng)
28 閱讀
簡(jiǎn)述 LLaMA（Large Language Model Meta AI）的基本原理
23 閱讀
如何比較文本的相似度
38 閱讀
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