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聚类算法：数据挖掘与机器学习的关键技术

什么是聚类算法 聚类算法是数据挖掘和机器学习领域中的一种无监督学习技术。简单来说，它的目标是将一组对象（数据点）划分成不同的组或“簇”，使得同一簇内的对象彼此之间具有较高的相似性，而不同簇的对象之间具有较大的差异性。 聚类算法的基本概念 相似性度量：为了确定哪些对象应该归为同一簇，需要一种方法来衡量

Administrator Administrator 发布于 2025-04-07
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掩码语言模型（MLMs）：自然语言处理的关键技术

什么是掩码语言模型（MLMs） 在自然语言处理（NLP）领域，掩码语言模型（Masked Language Models，MLMs）已成为一项具有变革性的技术。这些模型通过对文本中的部分内容进行掩码操作，然后预测被掩码的部分，从而学习语言的统计规律和语义表示。 掩码语言模型的核心思想是利用大规模文本

Administrator Administrator 发布于 2025-03-31
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半监督学习：融合监督与无监督学习的机器学习领域

什么是半监督学习 在机器学习的广阔领域中，半监督学习是一个引人注目的领域，它融合了监督学习和无监督学习的元素。 监督学习回顾：在监督学习里，我们有大量带标签的数据。比如说，我们有一堆图像，每个图像都被明确标注是猫还是狗。算法通过学习这些有标签的数据对，来构建一个模型，以便能够对新的、未见过的图像进行

Administrator Administrator 发布于 2025-03-21
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KModes聚类算法：分类数据的无监督学习利器

在数据科学领域，聚类是一种无监督学习方法，其任务是将数据点划分为若干组，使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点则差异较大。KModes聚类算法是专门用于处理分类数据的无监督机器学习算法之一。 什么是KModes聚类算法？ KModes是一种用于数据科学的聚类算法，用于将相似的数据点基于其

Administrator Administrator 发布于 2025-03-03