什么是特征选择 在数据科学和机器学习的领域中，特征选择是一个至关重要的步骤。它指的是从原始数据集中挑选出最相关、最具代表性的特征子集的过程，旨在提升模型的性能、减少过拟合风险以及降低计算成本。 特征选择之所以重要，原因是多方面的。首先，在许多实际应用场景下，收集到的数据往往包含大量的特征，而其中不少
机器学习中的模型选择是什么 在机器学习领域，模型选择是一个至关重要的环节，它直接影响到模型的性能和预测的准确性。 一、基本概念 模型选择，简单来说，就是从一系列候选模型中挑选出最适合给定数据集和问题的模型的过程。在机器学习中，我们有各种各样的模型可供选择，比如线性回归模型用于预测连续变量，决策树模型
什么是超参数优化 在机器学习和深度学习领域，超参数优化是一个至关重要的环节。它对于提升模型性能、确保模型达到最佳效果起着关键作用。 1. 超参数的定义 超参数与模型在训练过程中自动学习的参数（如权重和偏差）不同。超参数是在模型训练之前就需要手动设置的参数。例如，在决策树模型中，树的最大深度、叶节点的
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
