随机森林是一种强大的机器学习算法,它在处理缺失值时有几种常见的方法。下面将详细说明这些方法,并提供代码示例,使用Python中的scikit-learn库来演示。查看全文>>
人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域中,判别式模型和生成式模型是两种不同的机器学习方法,它们在问题建模和应用中有着不同的角色和特点。下面我将详细介绍这两种模型的概念、特点和应用。查看全文>>
逻辑回归(Logistic Regression,LR)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)都是监督学习算法,用于分类问题。它们有一些共同点,但也有明显的区别。下面将详细说明它们之间的联系和区别,并提供Python代码示例来演示它们的用法。查看全文>>
判断一个神经网络模型是过拟合(overfitting)还是欠拟合(underfitting)是深度学习中非常重要的任务,因为它直接关系到模型的性能和泛化能力。查看全文>>
人工智能是计算机科学的一个分支,主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论方法技术,以及应用系统的一门新的技术学科。人工智能需要大数据来支撑,主要是识别类、感应器方面,现今生活中的智慧家电、智慧工业、语言识别等都运用了人工智能技术。而机器人是可编程机器,在人工智能的基础上增加物理外壳,是人工智能研究的产物,是实体的。查看全文>>