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人工智能领域常见简称的含义

本文介绍了多个人工智能常见技术的概念及简称。

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#深度学习#人工智能#算法 +1
详解机器学习中的马尔可夫链

本文详细介绍了马尔可夫链的概念和原理。

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#概率论#人工智能#算法 +1
详解机器学习经典模型(原理及应用)——决策树

本文详细介绍了决策树的原理以及计算公式,并给出了决策树应用于分类和回归的示例代码,可以用于面试八股或业务开发参考。

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#机器学习#决策树#人工智能 +2
大语言模型入门(三)——提示词编写注意事项

本文介绍了提示词的编写原则,以及编写提示词过程中可以采用的Tricks。

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#人工智能#语言模型#自然语言处理
详解机器学习经典模型(原理及应用)——条件随机场

本文详细介绍了条件随机场的概念、模型原理以及代码实现,可用于业务或面试参考。

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#机器学习#人工智能#python +1
什么是数据增强?

本文详细介绍了数据增强的概念、类型以及应用方式,可用于面试或开发参考。

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#人工智能#算法#python
python实战(一)——iris鸢尾花数据集分类

本文使用了iris鸢尾花数据集作为示例,进行了python机器学习建模任务的建模,并给出了各步骤的详细介绍。

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#python#分类#人工智能 +3
详解机器学习经典模型(原理及应用)——GBDT

本文详细介绍了GBDT模型的概念、原理和应用,同时介绍了梯度下降和梯度提升的关系,可用于业务或面试参考。

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#机器学习#人工智能#python +1
大语言模型入门(五)——思维链

本文详细介绍了大模型思维链的概念以及实现过程。

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#语言模型#人工智能#自然语言处理 +2
详解机器学习经典模型(原理及应用)——KNN

本文详细介绍了KNN算法的概念、原理和应用,可用于业务或面试参考。

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#机器学习#人工智能#算法 +1
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