作者小头像 Lv.7
更多个人资料
5812 成长值
13 关注
36 粉丝
+ 关注 私信

个人介绍

熟悉centos及docker的基本操作，擅长人工智能和数据库sql优化。

感兴趣或擅长的领域

自动化运维、人工智能、数据库
个人勋章
  • 活跃之星
  • 云上体验官
成长雷达
5660
132
0
0
20

个人资料

个人介绍

熟悉centos及docker的基本操作，擅长人工智能和数据库sql优化。

感兴趣或擅长的领域

自动化运维、人工智能、数据库

达成规则

以上满足项可达成此勋章

  • 博客
  • 关注
  • 粉丝
  • 论坛
全部时间
全部时间
最近三天
最近一周
最近一月
  • 全部
  • 暂无专栏分类
KNN算法：AI的“物以类聚”社交法则
KNN算法：AI的“物以类聚”社交法则在人类社交中，我们常通过“物以类聚，人以群分”的直觉判断新朋友的相似性——比如，一个热爱编程、常泡图书馆的人，大概率会和另一个技术极客成为好友。这种基于“邻近性”的社交逻辑，正是机器学习中**K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）**的核心思想。KNN不依赖复杂的数学公式，而是通过“找邻居”这种最朴素的方式完成分类或回归任务。本...
神经网络
作者小头像 林欣 2025-11-17 00:32:22
56
0
0
2025-11-17 00:32:22
56
0
0
随机森林：多个“笨模型”组队如何打败“学霸”
随机森林：多个“笨模型”组队如何打败“学霸”在机器学习领域，有一个反直觉的现象：一群“笨模型”通过组队合作，往往能超越单个“学霸模型”的性能。随机森林（Random Forest）正是这一理念的典型代表——它通过集成大量简单的决策树（常被视为“弱学习者”），最终构建出一个强大的预测模型。本文将用生活化的比喻拆解随机森林的原理，并探讨它为何能成为工业界的“万能工具”。 一、从“三个臭皮匠”到...
决策树 机器学习
作者小头像 林欣 2025-11-17 00:13:21
74
0
0
2025-11-17 00:13:21
74
0
0
决策树：AI如何像玩“二十问”游戏一样做判断
决策树：AI如何像玩“二十问”游戏一样做判断“二十问”游戏（20 Questions）的规则很简单：一个人在心里想一个事物（如“苹果”），其他人通过最多20个“是/否”问题猜出答案。AI中的决策树（Decision Tree），正是通过类似“分步提问”的逻辑，将复杂问题拆解为一系列简单判断，最终得出结论。本文将用生活化案例拆解决策树的工作原理，并介绍其优缺点与实战应用。 一、决策树：AI的...
5G游戏 决策树
作者小头像 林欣 2025-11-17 00:04:05
218
0
0
2025-11-17 00:04:05
218
0
0
损失函数：AI的“错题本”如何指导它进步
损失函数：AI的“错题本”如何指导它进步考试后，老师会让我们整理错题本，分析每道题的错误原因，避免下次再犯。在AI训练中，也有一个类似的“错题本”——损失函数（Loss Function）。它不仅记录模型的“错误”，还通过量化错误程度，指导模型调整参数、逐步优化。本文将用生活化案例拆解损失函数的作用机制，并介绍几种常见类型。 一、损失函数：AI的“错误评分系统” 什么是损失函数？损失函数是...
机器学习
作者小头像 林欣 2025-11-17 00:00:47
209
0
0
2025-11-17 00:00:47
209
0
0
过拟合与欠拟合：AI模型也会“学过头”和“学不会”
过拟合与欠拟合：AI模型也会“学过头”和“学不会”？在AI训练过程中，我们常遇到两种尴尬情况：模型在训练数据上表现完美，一到新数据就“翻车”（过拟合）；或者连训练数据都学不明白，像极了考试总不及格的学生（欠拟合）。这两种现象就像走钢丝——平衡“学得够”和“学得巧”是模型性能的关键。本文用生活化案例带你轻松理解这两个核心概念。 一、过拟合：当AI变成“死记硬背”的学霸现象：模型在训练集上准确...
机器学习
作者小头像 林欣 2025-11-16 23:47:44
78
0
0
2025-11-16 23:47:44
78
0
0
计算机如何理解人类语言
人类语言是地球上最复杂的符号系统之一，它承载着抽象概念、情感表达和文化传承。然而，计算机作为基于二进制逻辑的机器，如何“理解”这种充满模糊性和语境依赖的自然语言？这一过程经历了从简单规则匹配到深度神经网络的革命性演变，本文将带您揭开自然语言处理（NLP）的技术面纱。 一、早期尝试：基于规则的“机械翻译”20世纪50年代，计算机科学家们试图通过硬编码语法规则实现机器翻译。例如，早期的系统会将句...
作者小头像 林欣 2025-11-16 23:28:56
50
0
0
2025-11-16 23:28:56
50
0
0
梯度消失和梯度爆炸是什么
梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中常见的两种问题，均与反向传播过程中梯度的传递和缩放有关。它们会导致模型训练困难、参数更新失效，甚至训练崩溃。以下是详细解释： 一、梯度消失（Vanishing Gradients） 1. 定义与现象梯度消失指在反向传播过程中，梯度通过多层网络逐层传递时，其值逐渐减小，最终接近零。这会导致浅层网络的参数几乎不更新，模型退化为浅层网络，无法学习深层特征。 2...
机器学习 深度学习
作者小头像 林欣 2025-10-26 00:08:27
275
0
0
2025-10-26 00:08:27
275
0
0
神经网络的层数对训练效果的影响
神经网络的层数并非越多效果越好，其性能受模型容量、训练数据、计算资源、优化难度和泛化能力等多重因素影响。增加层数（即“深度”）可能提升模型表达能力，但也可能引发梯度消失/爆炸、过拟合等问题。以下是详细分析： 一、增加层数的优势更强的表达能力原理：深层网络通过堆叠非线性变换（如ReLU、Sigmoid），能学习更复杂的特征层次。例如：低层：学习边缘、纹理等基础特征（如CNN的卷积层）。中层：组...
机器学习 神经网络
作者小头像 林欣 2025-10-25 23:49:33
265
0
0
2025-10-25 23:49:33
265
0
0
L1和L2哪种更适合自然语言处理
在微信自然语言处理（NLP）任务中，L1正则化更适用于特征选择和高维数据场景，而L2正则化更适用于防止过拟合和保持模型稳定性。具体选择需结合任务需求、数据特性及模型目标，以下为详细分析： L1正则化在微信NLP中的适用性特征选择与高维数据场景：微信NLP任务中，若输入特征维度高（如文本分类、命名实体识别等），且存在冗余或不相关特征，L1正则化可通过稀疏化权重自动筛选关键特征。优势：L1正则化...
自然语言处理基础
作者小头像 林欣 2025-10-25 23:40:13
185
0
0
2025-10-25 23:40:13
185
0
0
L1正则化和L2正则化的区别
L1正则化和L2正则化是机器学习中常用的两种正则化方法，它们通过在损失函数中添加不同的惩罚项来约束模型复杂度，防止过拟合。两者的核心区别体现在惩罚项形式、权重效果、几何解释、计算复杂度以及适用场景上。以下是详细对比： 1. 惩罚项形式L1正则化（Lasso）：惩罚项为模型权重的绝对值之和，数学形式为：[\lambda \cdot \sum_{i=1}^{n} |w_i|]其中，(\lambd...
机器学习
作者小头像 林欣 2025-10-25 23:39:08
226
0
0
2025-10-25 23:39:08
226
0
0
总条数：423
10
10
20
50
100
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • ...
  • 43

上滑加载中

https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=3&rsv_bp=0&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=sed%20%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2&rsv_pq=c7db61a600035dc5&rsv_t=5e19yEsbV9N5fIvdlGRU
作者小头像
作者小头像
快速交付
+ 关注