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人工智能

如何理解隨機森林的隨機性
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Gradient Boosting 為什么不使用決策樹樁
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說說構造決策樹的步驟
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什么是 Gradient Boosting
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軟間隔和硬間隔有什么區別
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特征值和奇異值的區別是什么
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有哪些常見的方法度量點到中心的距離
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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
21 閱讀
如何處理 K-means 中的空聚類
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請描述支持向量機（svm）的基本思想和應用場景
28 閱讀
解釋什么是降維，以及為什么要降維
31 閱讀
降維有哪些優缺點？
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解釋高斯混合模型
27 閱讀
svm 與感知機有什么區別？
23 閱讀
簡單說說核函數的原理
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svm 在應用高斯核時需要對特征進行歸一化嗎？
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svm 有哪些核函數？分別應用于哪些場景中？
23 閱讀
GBDT 可以用于分類任務嗎？
22 閱讀
在文本分類任務中，如何處理樣本（類別）不平衡的問題
23 閱讀
支持向量機可以用于文本分類任務嗎？若可以，請說明
27 閱讀
LLaMA 模型中，輸入句子的長度理論上是否可以無限長
25 閱讀
簡述 LLaMA（Large Language Model Meta AI）的基本原理
20 閱讀
如何比較文本的相似度
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