当前位置:首页 > 大数据
大数据

主成分分析、线性判别分析和矩阵奇异值分解都可以用于特征降维。

2023-12-28大数据

支持向量机是针对二分类任务设计的,也可直接应用于多分类任务。

2023-12-28大数据

正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间,数值越接近0,查准率或查全率就越高。

2023-12-28大数据

针对历史存量数据,结合数据仓库建设逐步完成数据标准制定;针对新增和变更数据,组织业务、数据和技术人员持续开展常态数据标准维护。

2023-12-28大数据

在训练完 SVM 之后,舍去所有非支持向量,只保留支持向量不会影响模型分类能力。。

2023-12-28大数据

在训练神经网络时,损失函数在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是学习率太低。

2023-12-28大数据

在线性回归中,最小二乘法就是试图找到一条曲线,使所有样本到直线上的欧氏距离之和最小

2023-12-28大数据

在现实机器学习任务中,获得数据之后通常先进行特征选择,然后再训练学习器。特征选择是从给定的特征集合中选择出无关特征子集的过程。

2023-12-28大数据

在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式

2023-12-28大数据

在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间,在此空间中进行学习能比原始空间性能更好。

2023-12-28大数据