无监督学习（Unsupervised Learning）是什么意思
无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的一种重要范式，其目标是从没有标注信息的数据中自动发现数据的内在结构、模式或规律。与监督学习（数据带有标签）不同，无监督学习的数据中...
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强化学习中的蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）
蒙特卡洛方法的核心思想 蒙特卡洛方法是一种基于“完整体验”的学习方式。想象你玩一个游戏，从开始到结束是一个完整的体验（episode）。蒙特卡洛方法就是通过多次完整的体验来学习，而不是在游戏进行到一半...
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...
数据增强（Data Augmentation）是什么意思
数据增强（Data Augmentation）是一种在机器学习和深度学习中常用的技术，通过人为地增加训练数据的多样性，来提高模型的泛化能力和性能。它主要用于解决数据不足、过拟合以及模型对数据的过度敏感...
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...
计算机视觉（Computer Vision）是什么意思
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...
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...
机器学习（Machine Learning）是什么意思
机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能（Artificial Intelligence）的一个重要分支，它使计算机系统能够从数据中自动学习和改进，而无需进行明确的编程。以下是...
嵌入学习（Embedding Learning）
嵌入学习（Embedding Learning）是一种将高维数据映射到低维、密集向量空间的技术，目的是让相似的数据点在向量空间中彼此接近，从而捕捉数据的内在特征和关系。这种技术广泛应用于自然语言处理...
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...