逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是什么？ 逻辑回归是一种用于分类任务的机器学习模型，尽管它的名字里有“回归”，但它主要用于判断事物属于某个类别的概率。比如判断一封邮件是否是垃圾邮件，或者一个人是否会得某种疾病。 它是怎么工作...
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判别模型（Discriminative Models）
判别模型（Discriminative Models）是一类用于分类和回归任务的机器学习模型，其核心目标是直接学习输入数据与输出标签之间的映射关系，即学习如何将输入数据划分到不同的类别或预测连续值。判...
生成模型（Generative Models）
生成模型（Generative Models）是一类能够学习数据分布并生成新样本的机器学习模型。其核心目标是通过捕捉训练数据集中的模式和分布，生成与真实数据相似但全新的样本。 工作原理 生成模型通过学...
语音合成（Speech Synthesis）
语音合成（Speech Synthesis），尤其是文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术，是将输入文本转换为合成语音的过程。它在多个领域有广泛应用，包括车载导航系统、电子书阅读器...
语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）
语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在识别句子中谓词（通常是动词）的论元，并为其分配语义角色标签。这些角色包括施事（Age...
自然语言处理中的命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个关键任务，旨在从文本中自动识别并分类特定的实体，如人名、地点、组织等。随着深度学习技术的发展...
强化学习中的探索与利用（Exploration vs. Exploitation）
在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，**探索与利用（Exploration vs. Exploitation）**是一个核心问题。它描述了智能体（agent）在学习过...
深度学习框架（Deep Learning Frameworks）
深度学习框架（Deep Learning Frameworks）是专门设计用于简化神经网络构建、训练和部署的软件工具。这些框架提供了丰富的基础设施和库，帮助开发者高效处理复杂的任务，如图像识别、自然语...
群体智能（Swarm Intelligence）
群体智能（Swarm Intelligence，简称SI）是一种模拟自然界中去中心化、自组织系统集体行为的人工智能概念。它通常由一群简单的个体组成，这些个体通过局部交互和简单的规则来实现复杂的全局行为...
模糊逻辑（Fuzzy Logic）
模糊逻辑（Fuzzy Logic）是一种处理不确定性和模糊性的数学方法，由美国控制论专家洛特非（Lotfi A. Zadeh）于1965年首次提出。它通过引入“模糊集合”和“隶属度”的概念，扩展了传统...