偏差-方差权衡 在机器学习和统计学领域，偏差-方差权衡是一个至关重要的概念，它对于理解模型的性能、优化模型以及避免过拟合和欠拟合问题起着关键作用。 一、基本概念 偏差（Bias） 偏差指的是模型预测结果与真实结果之间的平均差异。一个具有高偏差的模型往往过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式。例如，在回归
人工智能和机器学习中的模型公平性是什么 在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正日益融入我们生活的方方面面。从智能语音助手到金融风险评估，从医疗诊断到社交媒体的内容推荐，这些技术展现出了巨大的潜力。然而，随着它们的广泛应用，一个关键问题逐渐浮出水面——模型公平性。 一、模型
什么是低秩自适应（LoRA） 在当今的人工智能和机器学习领域，模型的规模和复杂性不断增长。这带来了强大的性能，但也伴随着高昂的训练成本和资源需求。低秩自适应（Low-Rank Adaptation，简称LoRA）作为一种创新技术应运而生，旨在应对这些挑战。 LoRA是一种用于微调预训练模型的方法，它
什么是自适应梯度算法 在机器学习和深度学习领域，优化算法对于模型的训练至关重要。自适应梯度算法（Adaptive Gradient Algorithm）是一类在训练过程中能够根据参数的梯度信息自适应调整学习率的算法。这类算法旨在提高模型训练的效率和稳定性，帮助模型更快地收敛到较好的解。 自适应梯度算
什么是机器学习可扩展性 在当今数据驱动的时代，机器学习（ML）已经成为众多领域创新和发展的核心驱动力。从预测客户行为到识别疾病模式，从优化供应链到自动驾驶，机器学习算法的应用无处不在。然而，随着数据量的爆炸式增长以及应用场景的日益复杂，一个关键的问题浮现出来：如何确保机器学习模型不仅在小规模数据集上
机器学习中的原型模型是什么 在机器学习领域，原型模型（Prototype Model）是一种具有独特特点和应用的模型类型。 原型本质上是数据点的一种表示，它概括了数据集中特定类别的特征。简单来说，一个原型可以被看作是某一类数据的代表性示例，它浓缩了该类数据的关键特征。例如，在图像识别任务里，如果我们
什么是机器学习性能退化 在机器学习领域，我们常常关注模型如何有效地学习模式并进行准确预测。然而，一个不容忽视的现象是机器学习性能退化，它会对模型的表现产生重大影响。 机器学习性能退化指的是随着时间推移或在不同条件下，机器学习模型的性能逐渐下降的情况。这种下降可能表现为预测准确性降低、精度下滑、召回率
