AI

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过构建多个决策树并将它们组合起来，以提高模型的准确性和稳定性。以下是随机森林的核心概念和工作原理： 核心概念 集成...

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一种介于监督学习（Supervised Learning）和非监督学习（Unsupervised Learning）之间的机器学习方法...

决策树（Decision Tree）是一种用于分类和回归任务的监督学习算法，它通过构建树状模型来进行决策。决策树的核心思想是将数据集按照特征逐步划分，最终形成一系列规则，用于对新数据进行预测。 决策树...

非监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的一种方法，它主要处理没有明确标签或目标输出的数据。与监督学习（Supervised Learning）不同，监督学习中数据通常带有...

监督学习（Supervised Learning）是机器学习中最常见的一种学习范式，其核心思想是通过使用带有标签（Label）的训练数据来训练模型，使模型能够学习输入数据（特征）与输出标签之间的映射关...

迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，其核心思想是将一个领域（源领域）中学习到的知识和经验应用到另一个相关领域（目标领域），以提高学习效率和性能。简单来说，迁移学习的目标是...

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境中进行交互，学习如何通过一系列决策来最大化累积奖励（Reward）。 以下是强化...

聊天机器人（Chatbot）是一种通过自然语言与用户进行交互的人工智能程序。它能够模拟人类对话，理解用户输入的文本或语音信息，并生成相应的回复。聊天机器人通常被设计用于特定的应用场景，如客户服务、信息...

计算机视觉（Computer Vision）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够像人类一样“看”和“理解”图像和视频内容。简单来说，计算机视觉的目标是让计算机通过摄像头、图像传感...

机器人学（Robotics）是一门跨学科的科学与工程领域，涉及设计、制造、编程和操作机器人的理论和实践。机器人学结合了机械工程、电子工程、计算机科学、控制理论、人工智能、传感器技术等多个领域的知识，旨...