在實踐中，有各種型別的資料，如文字、音訊、影象等。 不同型別的資料在其原始特徵上具有不同的空間差異。 例如，灰度影象（具有畫素計數）。
在實踐中，有各種型別的資料，如文字、音訊、影象等。 不同型別的資料在其原始特徵上具有不同的空間差異。 例如，灰度影象（具有畫素計數）。
表徵，也稱為特徵工程，是選擇 提取原始資料並將其轉換為可用作機器 習 模型輸入的特徵的過程。表徵的目標是建立資料的表示形式，以捕獲最重要的資訊以及特徵與目標變數之間的關係。特定於域的特徵描述涉及建立特定於特定域或應用程式的功能。例如，在自然語言處理中，特定於領域的功能可能包括字數統計 句子長度和詞性...
機器習和資料結構演算法首先要解決的是降維。降維在機器習中是必要的，原因如下 降維提高了計算效率。降維有助於通過減少特徵數量來避免過度擬合，從而限制模型的複雜性。處理維度災難 隨著維度數量的增加，訓練模型所需的資料量實際上呈指數級增長。這被稱為 維度災難 降維有助於降低資料的維數，從而更容易訓練模型並...
在機器習中，不平衡資料集是每個類中樣本數量不相等的資料集。例如，如果資料集有兩個類別，其中乙個類別有 的樣本，另乙個類別只有 則資料集是不平衡的。另一方面，平衡資料集是每個類中樣本數量大致相等的資料集。平衡的資料集是可取的，因為它們可以防止機器習模型偏向多數類。可以使用多種技術來解決不平衡的資料集，...
這是行業常用術語表習 機器科學。準確性用於評估任何分類模型。它被定義為正確總數的百分比。在數學上，它表示為 在機器習中，演算法是應用資料建立機器習模型的過程。例如，線性回歸 決策樹。為未標記的資料分配標籤的過程。例如，在手寫數字識別任務中，如果我們將值 分配給影象 。ANN是一種基於機器的習演算法，...
在機器學習習領域，因果推理是一項重要的任務，旨在從資料中推斷因果關係，而不僅僅是相關性。因果推理方法的應用可以幫助我們理解事件之間的因果關係 因果效應，並支援決策。本文將介紹因果推理方法在機器學習習中的原理和應用，以及其在資料科學和決策分析中的潛力和挑戰。.機器學習習中因果推理方法的原理。機器習中的...