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常见问题

    什么是机器学习？
  • 机器学习是人工智能的一个分支，它使系统能够从经验中学习和改进，而无需明确的编程。
    • 什么是监督学习和无监督学习？
  • 监督学习使用标记数据，而无监督学习使用未标记数据来识别模式。
    • 什么是神经网络？
  • 神经网络是受人类大脑启发的模型，用于机器学习识别模式和做出预测。
    • 机器学习与传统编程有何不同？
  • 传统编程依赖于明确的指令，而机器学习模型则从数据中学习。
    • 有哪些流行的机器学习算法？
  • 算法包括线性回归、决策树、支持向量机和 k 均值聚类。
    • 什么是深度学习？
  • 深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络进行复杂的模式识别。
    • 数据在机器学习中扮演什么角色？
  • 数据对于机器学习至关重要；模型通过数据模式学习来做出预测或决策。
    • 机器学习中的模型训练是什么？
  • 训练包括向机器学习算法提供数据以学习模式并提高准确性。
    • 机器学习中的评估指标是什么？
  • 准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标可以评估模型性能。
    • 什么是过度拟合？
  • 当模型对训练数据的学习过于出色，导致在新数据上表现不佳时，就会出现过度拟合。
    • 什么是决策树？
  • 决策树是一种用于分类和回归的模型，它根据数据特征做出决策。
    • 什么是强化学习？
  • 强化学习是一种机器学习，其中代理通过与环境交互并接收反馈来学习。
    • 有哪些流行的机器学习库？
  • 库包括 Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch 和 Keras。
    • 什么是迁移学习？
  • 迁移学习将预先训练的模型重新用于新任务，通常可以节省时间并提高性能。
    • 机器学习的常见应用有哪些？
  • 应用包括推荐系统、图像识别、自然语言处理和自动驾驶。
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