大数据与人工智能 - 随笔分类(第6页) - JackYang

通俗易懂地介绍拟合-机器学习和统计学领域术语

摘要：在中文中，“拟合”一词通常可以理解为“使模型与数据相匹配”或“让模型去适应数据”。在机器学习和统计学的上下文中，当我们说一个模型“拟合”数据时，我们指的是通过调整模型的参数来使得模型能够尽可能地接近或匹配观测到的数据。然而，当提到“过拟合”时，它意味着模型在拟合数据的过程中过于“紧密”或“精确”了阅读全文

posted @ 2024-05-21 15:46 JackYang 阅读(437) 评论(0) 推荐(0)

容易过拟合与对噪声敏感介绍

摘要：在机器学习和数据科学中，过拟合（Overfitting）和对噪声敏感（Sensitivity to Noise）是两个常见的概念，它们都与模型在训练数据上的表现和在未见过的测试数据上的泛化能力之间的关系有关。过拟合（Overfitting）概述过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据阅读全文

posted @ 2024-05-21 15:30 JackYang 阅读(495) 评论(0) 推荐(0)

集成学习是什么

摘要：集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习范式，它通过构建并结合多个学习器（也被称为基学习器或个体学习器）来完成学习任务。这些学习器通常是由现有的学习算法从训练数据产生的，如决策树、神经网络等。集成学习的主要目标是获得比单个学习器更优的性能。集成学习的一般结构是先产生一组“个体学阅读全文

posted @ 2024-05-21 15:26 JackYang 阅读(320) 评论(0) 推荐(0)

混合模型和传统机器学习模型都是基于什么原理呢

摘要：混合模型和传统机器学习模型都是基于一些共同的机器学习原理，但它们在应用这些原理的方式上有所不同。传统机器学习模型的原理主要基于以下几个方面：数据驱动：机器学习的核心是使用大量的数据作为输入，通过对数据的学习和分析，从中发现模式、规律和关联性。自动化学习：机器学习算法能够自动从数据中学习并提取有阅读全文

posted @ 2024-05-21 13:36 JackYang 阅读(267) 评论(0) 推荐(0)

基于图嵌入的推荐算法那些？

摘要：定义图嵌入的推荐算法是一种基于图嵌入技术的推荐系统算法。图嵌入技术是一种将图结构数据（如社交网络、用户-物品交互图等）中的节点和边转换为低维向量表示的方法。通过图嵌入，可以捕捉图的结构信息和节点之间的相似性，从而用于推荐任务。这些算法在推荐系统、社交网络分析等领域都有广泛的应用。或者简单地说图嵌阅读全文

posted @ 2024-05-21 11:50 JackYang 阅读(252) 评论(0) 推荐(0)

关于召回、粗排、精排和重排简单介绍

摘要：召回（Recall）起源：召回的概念起源于信息检索领域，用于描述搜索系统从文档集中检索出相关文档的能力。在推荐系统中，召回阶段的目标是从海量的物品或内容中，初步筛选出可能与用户兴趣相关的候选集合。目的：确保系统能够覆盖到用户可能感兴趣的物品或内容，避免遗漏。作用：召回是推荐系统的第一步，它为后阅读全文

posted @ 2024-05-21 11:39 JackYang 阅读(2647) 评论(0) 推荐(0)

推荐系统中召回的定义及起源是什么？

摘要：召回词起源召回是指生产者按照规定程序和要求，对存在缺陷的消费品，通过补充或者修正警示标识、修理、更换、退货等补救措施，消除缺陷或者降低安全风险的活动。这个定义主要适用于消费品领域，尤其是当消费品存在由于设计、制造、警示等原因导致的危及人身、财产安全的不合理危险时。召回起源于美国。1966年，美国阅读全文

posted @ 2024-05-21 10:53 JackYang 阅读(2120) 评论(0) 推荐(1)

Spring AI概念

摘要：AI 概念本文主要介绍Spring AI使用的核心概念。请仔细阅读它，以便能更加深入地了解 Spring AI 如何实现背后的想法。模型人工智能模型是旨以处理和生成信息的算法基础上模仿人类的认知能力。通过从大型数据集中学习模式和见解，这些模型可以进行预测、文本、图像或其他输出，从而增强跨行业阅读全文

posted @ 2024-05-20 14:32 JackYang 阅读(315) 评论(0) 推荐(0)

Spring AI概述

摘要：Spring AI项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发，而不会产生不必要的复杂性。Spring AI项目从著名的 Python 项目（如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，但 Spring AI 并不是这些项目的直接移植。该项目的成立信念是，下一波生成式人工智能应用阅读全文

posted @ 2024-05-20 14:04 JackYang 阅读(304) 评论(0) 推荐(0)

如何评估准确率、召回率和F1分数

摘要：评估准确率、召回率和F1分数通常涉及以下几个步骤：收集数据：首先，你需要一个带有真实标签（也称为“金标准”或“ground truth”）的数据集。这个数据集应该包含你希望分类器能够正确分类的样本。训练模型：使用你的数据集来训练一个分类模型。这可以是一个机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林阅读全文

posted @ 2024-05-20 11:42 JackYang 阅读(207) 评论(0) 推荐(0)

简单展示何为准确率、召回率、F1分数

摘要：当然，我可以通过一个简单的示例来演示如何计算准确率、召回率和F1分数。首先，我们需要了解这些概念在二分类问题中的应用。在二分类问题中，我们通常有以下四种情况： True Positive (TP): 真实为正，预测为正 False Positive (FP): 真实为负，预测为正（误报） True 阅读全文

posted @ 2024-05-20 11:32 JackYang 阅读(277) 评论(0) 推荐(0)

准确率和召回率的优缺点是什么

摘要：准确率和召回率是评估分类模型性能的两个重要指标，它们各自有其优点和缺点，这些取决于具体的应用场景和需求。准确率的优点：直观易懂：准确率是正确分类的样本占总样本的比例，很容易理解和解释。平衡考量：当正负样本数量相对平衡时，准确率能够较好地反映模型的整体性能。准确率的缺点：偏向多数类：当正负样阅读全文

posted @ 2024-05-20 11:26 JackYang 阅读(305) 评论(0) 推荐(1)

离散型随机变量的概率质量函数推导

摘要：离散型随机变量的概率质量函数（Probability Mass Function，简称PMF）描述了随机变量取到每个可能值的概率。推导离散型随机变量的概率质量函数通常基于随机变量的定义和实验或观测数据的统计。以下是推导离散型随机变量概率质量函数的一般步骤：确定随机变量的所有可能取值：首先，需要明阅读全文

posted @ 2024-05-17 14:32 JackYang 阅读(239) 评论(0) 推荐(0)

离散型随机变量和连续型随机变量有什么区别

摘要：离散型随机变量和连续型随机变量在统计学和概率论中有明显的区别，这些区别主要体现在以下几个方面：取值范围：离散型随机变量：其取值是有限个或可数无限个。这意味着你可以明确列出所有可能的取值。例如，掷一个骰子的点数（1, 2, 3, 4, 5, 6）就是一个离散型随机变量。连续型随机变量：其取值范围阅读全文

posted @ 2024-05-17 14:30 JackYang 阅读(1177) 评论(0) 推荐(0)

如何使用java一步步讲解Z-score 算法

摘要：Z-score 归一化（也称为标准化）是一种常用的数据预处理技术，用于将数据转换为具有零均值（mean）和单位方差（variance）的分布。这在很多机器学习算法中特别有用，因为某些算法在数据标准化后表现更好。以下是 Z-score 归一化的 Java 实现步骤，并附带实际可使用的代码：步骤：计算均阅读全文

posted @ 2024-05-13 23:51 JackYang 阅读(338) 评论(0) 推荐(0)

chat gpt 在线国内免费官网怎么用镜像站