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人工智能

常見的激活函數有哪些？各自的特點是什么？
157 閱讀
常見的優化器有哪些？有什么區別和改進點？
86 閱讀
BN（BatchNorm）和LN（LayerNorm）有什么區別？BN的優缺點是什么？
133 閱讀
什么是AUC？AUC的計算公式和原理是什么？
157 閱讀
過擬合常見的解決方法有哪些？各自的優缺點是什么？
117 閱讀
什么是precision（精確率）、recall（召回率）和F1值？它們的計算公式是什么？
145 閱讀
損失函數是什么？常見的損失函數有哪些？它們適合什么場景？
116 閱讀
什么是ROC曲線和P-R曲線？它們分別適合什么場景？
128 閱讀
為什么要對數據集進行訓練集、測試集劃分？常見的劃分比例是多少？
128 閱讀
如果遇到樣本不均衡問題，常見的解決方法有哪些？
198 閱讀
什么是特征工程？常見的特征工程方法有哪些？
125 閱讀
訓練數據和真實數據分布不一致時，模型上線會出現什么問題？如何應對？
117 閱讀
多分類任務中，某些類別區分不開時該怎么辦？
154 閱讀
機器學習中的“集成學習（Ensemble Learning）”是什么？
126 閱讀
數據分析常用的方法有哪些？各自適合什么場景？
133 閱讀
機器學習中的“推薦系統原理”是什么？
110 閱讀
機器學習中的“交叉驗證（Cross Validation）”是什么？
149 閱讀
機器學習中的“時間序列預測（Time Series Forecasting）”是什么？
146 閱讀
機器學習中的“損失函數（Loss Function）”是什么？
112 閱讀
機器學習中的“無監督學習（Unsupervised Learning）”是什么？
141 閱讀
機器學習中的“監督學習（Supervised Learning）”是什么？.docx
162 閱讀
機器學習中的“特征工程（Feature Engineering）”是什么？
156 閱讀
機器學習中的“過擬合（Overfitting）”是什么？
167 閱讀
什么是大模型“幻覺”問題？
118 閱讀
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