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【机器学习】监督学习 vs 非监督学习——如何选择合适的方法
在机器学习中,算法大致可以分为两类:监督学习(Supervised Learning)和非监督学习(Unsupervised Learning)。它们的区别主要在于是否提供了带标签的数据。监督学习使用标注好的数据来训练模型,而非监督学习则用未标注的数据来发现数据的结构。选择哪种方法取决于具体的问题和可用的数据。本文将深入探讨这两种学习方法的特点及应用场景,帮助你选择合适的机器学习方法。
【机器学习】过拟合与欠拟合——如何优化模型性能
在机器学习中,模型的表现不仅依赖于算法的选择,还依赖于模型对数据的拟合情况。过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)是模型训练过程中常见的问题。过拟合意味着模型过于复杂,以至于“记住”了训练数据中的噪声,而欠拟合则意味着模型过于简单,无法捕捉到数据的主要特征。本文将深入探讨过拟合与欠拟合的定义、表现、原因及常见的解决方案,帮助你优化模型性能。
【机器学习】从数据到决策——完整的机器学习项目实战解析
机器学习项目不仅仅是训练一个模型,它涉及从数据预处理到模型评估的完整流程。本文将通过一个完整的机器学习项目,展示从数据准备到最终决策的关键步骤。这将帮助你理解如何系统地构建一个机器学习项目,并在实际中应用机器学习算法。
【机器学习】分类与回归——掌握两大核心算法的区别与应用
在机器学习中,分类和回归是两大核心算法。它们广泛应用于不同类型的预测问题。分类用于离散的输出,如预测图像中的对象类型,而回归则用于连续输出,如预测房价。本文将深入探讨分类与回归的区别,并通过代码示例展示它们在实际问题中的应用。
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