架构设计类与算法 - 随笔分类(第3页) - JackYang

人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间的关系

摘要：首先，我们来看看它们分别是什么：人工智能（AI）：AI是一种技术，它试图模拟、延伸和扩展人的智能。它涵盖了广泛的领域，比如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。简单来说，AI就是让计算机能够像人一样思考、学习和行动的技术。机器学习（ML）：ML是AI的一个重要分支，它专门研究计算机如阅读全文

posted @ 2024-06-04 00:47 JackYang 阅读(702) 评论(0) 推荐(0)

网格搜索法在何种情况下效果最佳

摘要：网格搜索法（Grid Search）在以下情况下效果最佳：超参数空间相对较小：当需要优化的超参数数量较少，且每个超参数的取值范围或候选值数量不多时，网格搜索法能够穷举所有可能的参数组合，找到全局最优解或接近全局最优解的参数配置。超参数之间相互独立：当超参数之间没有明显的依赖关系时，网格搜索法可以独立阅读全文

posted @ 2024-06-04 00:41 JackYang 阅读(220) 评论(0) 推荐(0)

网格搜索法（Grid Search）

摘要：定义网格搜索法（Grid Search）是一种用于超参数优化的搜索算法，它通过穷举指定的参数值来寻找最优的超参数组合。在机器学习和深度学习中，模型的超参数（如学习率、正则化强度、隐藏层大小等）对模型的性能有重要影响，而网格搜索法就是一种常用的寻找最优超参数组合的方法。原理定义参数网格：首先，需阅读全文

posted @ 2024-06-04 00:29 JackYang 阅读(3979) 评论(0) 推荐(0)

贝叶斯优化如何更新先验知识

摘要：贝叶斯优化在更新先验知识时，主要通过以下步骤进行：建立先验模型：贝叶斯优化首先假设一个关于目标函数的先验模型，这个模型描述了目标函数的全局行为。在实际应用中，高斯过程（Gaussian Process, GP）常被用作先验模型，因为它能够描述函数的不确定性，并捕获函数值之间的相关性。收集数据：在优化阅读全文

posted @ 2024-06-04 00:21 JackYang 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)

贝叶斯优化相比网格搜索有何优势

摘要：贝叶斯优化相比于网格搜索在超参数调优中有以下优势：计算效率高：网格搜索是一种穷举搜索方法，需要遍历所有指定的超参数组合，计算成本随着超参数空间的增大而急剧增加。贝叶斯优化则采用一种更智能的搜索策略，它通过构建目标函数的概率模型（如高斯过程），并根据已有实验结果来更新这个模型，从而预测哪些超参数组合阅读全文

posted @ 2024-06-04 00:19 JackYang 阅读(256) 评论(0) 推荐(0)

贝叶斯优化与网格搜索有何主要区别

摘要：贝叶斯优化与网格搜索的主要区别如下：工作原理：贝叶斯优化：首先建立目标函数的全局行为先验知识（常用高斯过程表示），然后通过观察目标函数在不同输入点的输出，更新先验知识，形成后验分布。基于后验分布，智能地选择下一个采样点，这个过程既考虑了之前观察到的最优值，也考虑了全局尚未探索的区域。网格搜索：本质是阅读全文

posted @ 2024-06-04 00:17 JackYang 阅读(154) 评论(0) 推荐(0)

朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes Classification Algorithm）

摘要：朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes Classification Algorithm）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。以下是对该算法的清晰介绍： 1. 基本概念定义：朴素贝叶斯算法是应用最为广泛的分类算法之一，它假设给定目标值时属性之间相互条件独立。这个简化方式降低了贝叶阅读全文

posted @ 2024-06-04 00:09 JackYang 阅读(496) 评论(0) 推荐(0)

过拟合和欠拟合如何影响模型性能

摘要：过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）都会严重影响模型的性能，但影响的方式和程度有所不同。过拟合（Overfitting）对模型性能的影响：高方差：过拟合的模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上性能较差。这是因为模型过于复杂，以至于它“记住”了训练数据中的噪阅读全文

posted @ 2024-06-04 00:00 JackYang 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)

KNN算法

摘要：KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基本且常用的监督学习算法，它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。不过，KNN在分类问题中更为常见。以下是KNN算法的主要步骤和概念：定义K值：K值表示在预测时，我们考虑的“邻居”的数量。选择合适的K值很重要，过小的K值可能导致过拟合，而过阅读全文

posted @ 2024-06-03 23:58 JackYang 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)

KNN中如何通过实验验证K值的选择是否有效

摘要：要通过实验验证K值的选择是否有效，我们可以采用以下步骤，并参考文章中的相关数字和信息：准备数据集：选择一个合适的数据集，例如Iris数据集，它包含150个样本，分为三类，每类50个样本。这样的数据集适合用于KNN算法的验证。划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集。通常，我们可以使用70%的数据作为阅读全文

posted @ 2024-06-03 23:56 JackYang 阅读(233) 评论(0) 推荐(0)

KNN中如何确定K值划分时的最佳K范围

摘要：确定K值划分时的最佳K范围是一个需要综合考虑多个因素的过程。以下是根据参考文章中的相关信息和建议，以分点表示和归纳的方式给出的建议：理解K值对模型的影响：K值的大小直接影响KNN算法的分类或回归结果。较小的K值可能使模型对局部数据过于敏感，导致过拟合；而较大的K值可能使模型过于平滑，导致欠拟合。交叉阅读全文

posted @ 2024-06-03 23:55 JackYang 阅读(746) 评论(0) 推荐(0)

过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）

摘要：过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是机器学习中常见的两种问题，它们描述了模型在训练数据上的表现与在未知数据（或测试数据）上的表现之间的关系。过拟合（Overfitting）定义：过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在测试数据（或未知数据）上表现较差的现象。这通阅读全文

posted @ 2024-06-03 23:53 JackYang 阅读(352) 评论(0) 推荐(0)

BERT如何处理复杂的文本分词过程

摘要：BERT处理复杂的文本分词过程主要分为以下几个步骤，这些步骤有助于将原始文本转换为模型可以处理的数值化表示：文本清洗：在分词之前，BERT首先会对输入的文本进行清洗，去除不必要的字符、标点符号、特殊符号等。这一步是为了确保模型能够专注于文本的主要内容，提高分词和后续任务的准确性。分词器选择：BERT 阅读全文

posted @ 2024-06-03 23:44 JackYang 阅读(375) 评论(0) 推荐(0)

BERT模型

摘要：BERT模型的概述BERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。它的出现标志着NLP领域的一个重要进步，因为它能够更好地理解语言的上下文和语义关系。BERT模型的特点阅读全文

posted @ 2024-06-03 23:41 JackYang 阅读(291) 评论(0) 推荐(0)

BERT模型如何处理未知的文本数据

摘要：BERT模型在处理未知的文本数据时，主要依赖于其强大的预训练能力和灵活的微调机制。以下是BERT模型处理未知文本数据的具体步骤和关键点：分词：BERT采用WordPiece分词方法，这是一种基于子词的分词技术，可以将单词划分为更小的子词单元。例如，单词“unbelievable”会被分为“un”, 阅读全文

posted @ 2024-06-03 23:39 JackYang 阅读(225) 评论(0) 推荐(0)

BERT模型如何处理罕见单词

摘要：BERT模型在处理罕见单词时，主要通过以下几个关键步骤和机制来实现：分词方法：BERT采用的是WordPiece分词方法，这种方法可以将单词划分为更小的子词单元。对于罕见单词，即使它没有在预训练语料库中出现过，BERT也能通过将其拆分为子词的方式来进行处理。例如，将“unbelievable”这样的阅读全文

posted @ 2024-06-03 23:34 JackYang 阅读(133) 评论(0) 推荐(0)

对文本分类任务哪种算法比较好？

摘要：在文本分类任务中，选择哪种算法取决于多个因素，包括数据的特性、问题的复杂性、计算资源的限制等。以下是一些在文本分类中常用且表现良好的算法，它们各自具有不同的优点和适用场景：朴素贝叶斯分类算法：优点：简单高效，对数据的数量和质量都有很好的容错性。缺点：忽略了特征间的相关性，对于特征之间有较强关联阅读全文

posted @ 2024-06-03 15:17 JackYang 阅读(356) 评论(0) 推荐(0)

自注意力机制（Self-Attention）

摘要：概述普通自注意力（Self-Attention）的工作原理主要是让模型能够关注输入序列中不同位置的信息，并根据这些信息来生成当前位置的输出。它是Transformer模型中的一个关键组件，尤其在处理序列数据（如文本、语音等）时表现出色。以下是自注意力机制的优缺点分析：优点：能够捕获长距离依赖阅读全文

posted @ 2024-06-03 14:05 JackYang 阅读(2577) 评论(0) 推荐(0)

哪些实时数据特征对用户行为预测最关键

摘要：在用户行为预测中，实时数据特征起到了至关重要的作用。以下是一些对用户行为预测最为关键的实时数据特征，它们能够显著提升预测的准确性：用户行为数据：点击流：用户点击的实时数据，包括点击时间、点击内容、点击频率等。这些数据直接反映了用户的即时兴趣和需求。浏览记录：用户浏览的页面或商品的实时数据，能够揭阅读全文

posted @ 2024-06-03 10:02 JackYang 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)

哪些实时数据特征对猜误率影响最大

摘要：前言数据特征的猜误率通常指的是在数据分析或机器学习过程中，对于某个数据特征进行预测或分类时出现的错误比例。这个指标并不是直接由某个具体公式计算得出的，而是根据模型的预测结果和真实标签之间的比较来得出的影响实时数据特征对猜误率的影响因具体应用场景而异，但以下是一些常见的实时数据特征，它们可能对猜阅读全文

posted @ 2024-06-03 08:49 JackYang 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)

随笔分类 - 架构设计类与算法