【CDA干货】训练与验证损失骤升：机器学习训练中的异常诊断与解决方案

2025-09-19

训练与验证损失骤升：机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中，“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指标 —— 理想情况下，训练损失与验证损失会随迭代轮次（Epoch）稳步下降，最终趋于平 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践

2025-08-25

神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛化能力的关键环节。本文从神经网络的基础结构出发，系统梳理隐藏层神经元个数确定的核 ...

【CDA干货】PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践

2025-08-12

PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中，数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响。PyTorch 作为主流的深度学习框架，提供了灵活高效的shuffle机制，帮助开发者打破数 ...

【CDA干货】PyTorch 核心机制：损失函数与反向传播如何驱动模型进化

2025-07-29

PyTorch 核心机制：损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里，模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变，离不开两大核心引擎：损失函数与反向传播。作为最受欢迎的深度学习框架之一，PyTorch 凭 ...

【CDA干货】LSTM 模型输入长度选择技巧：提升序列建模效能的关键

2025-07-11

LSTM 模型输入长度选择技巧：提升序列建模效能的关键​ 在循环神经网络（RNN）家族中，长短期记忆网络（LSTM）凭借其解决长序列依赖问题的独特能力，成为处理时间序列、自然语言等序列数据的核心模型。而输入长度作 ...

什么是随机森林，它的优缺点是什么？：面试标准答案与实战思考

2025-03-25

当面试官问起随机森林时，他到底在考察什么？ ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道，面试官期待的不仅是一个标准答案。他们更希望看到你理解算法本质的思维方式，以及将 ...

RNN和CNN在转移学习中的应用

2024-12-06

在现代机器学习领域，迁移学习发挥着重要作用。尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像处理、自然语言处理等任务中展现出独特优势。本文将探讨它们在迁移学习中的应用，揭示它们各自的特点以及如何利 ...

欠拟合的实际案例分享

2024-12-05

欠拟合是机器学习中常见的问题，指模型无法在训练和测试数据上表现良好，往往由于模型过于简单而无法捕捉数据中的复杂关系。以下将通过实际案例分享来深入探讨欠拟合问题及其影响。 遥感数据回归树模型 研究人员进行 ...

人工智能课程详解，学什么才能胜任高薪工作？

2024-10-14

人工智能（AI）专业的学生为了胜任高薪工作，需要掌握一系列的核心技能和知识。以下是一些关键的人工智能课程和技能，以及它们在高薪职位中的应用： 数学和统计基础： 包括线性代数、概率论、统计学和微积分等，这 ...

贝叶斯数据分析的原理、方法及应用场景详解

2024-09-04

贝叶斯数据分析，如同一位经验丰富的导游，带领我们在复杂数据的世界中游走，通过结合已有的先验知识与新观测数据，不断调整和优化我们的预测与推断。贝叶斯定理是这一切的核心，它为我们提供了一个动态调整信念的 ...

贝叶斯数据分析：概率思维在数据科学中的应用

2024-08-15

贝叶斯数据分析是一种基于贝叶斯定理的概率思维方法，广泛应用于数据科学领域。贝叶斯定理提供了一种根据新证据更新我们信念的方法，同时考虑到我们先前信念的强度。这种方法在数据处理、模型构建和决策支持等 ...

数据挖掘分析技术：从数据中获取洞察

2024-08-15

数据挖掘分析技术是一门结合了统计学、机器学习、数据库和算法等多学科方法的科学，其目的是从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识，为企业决策提供支持，提升竞争力和运营效率。随着数据量的爆炸性增长，数据挖 ...

数据挖掘中哪些算法常用于建模和预测？

2024-08-05

在数据挖掘领域，有许多算法被广泛用于建模和预测。这些算法可以帮助我们从大量的数据中发现模式、关联和趋势，为未来的预测和决策提供依据。下面是一些常用于建模和预测的数据挖掘算法。 决策树：决策树是一种常 ...

数据分析中常用的文本挖掘方法有哪些？

2024-05-13

文本挖掘是数据分析领域中的重要技术之一，它旨在从大量的文本数据中提取有用的信息和知识。常用的文本挖掘方法包括以下几种： 词袋模型（Bag of Words）：词袋模型是最基础的文本表示方法之一。它将每 ...

联想分析在自然语言处理中有什么应用？

2024-02-27

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中研究人类语言与计算机之间交互的一项技术。近年来，随着大数据和深度学习的快速发展，联想分析作为NLP的重要组成部分，发挥着越来越重要的作 ...

怎么用机器学习算法识别中文关键字？

2024-02-05

在当今信息爆炸的时代，我们经常需要从大量文本中提取关键信息。关键字是文本中最能概括其主题和内容的单词或短语，对于文本分类、信息检索和自然语言处理等任务至关重要。本文将介绍如何使用机器学习算法来识别中文 ...

数据分析中常用的技术和工具有哪些？

2024-01-26

在数据分析领域，有许多常用的技术和工具可供使用。这些技术和工具有助于从大量的数据中提取有价值的信息，并为决策制定者提供洞察力。以下是一些常见的数据分析技术和工具： 数据清洗和预处理：数据清洗是数据分 ...

数据分析中常见的方法和算法有哪些？

2024-01-25

数据分析是一种从大量数据中提取有用信息和洞察的过程。在数据分析中，使用各种方法和算法来处理、转换和解释数据。下面将介绍常见的数据分析方法和算法。 描述统计学：描述统计学是数据分析中最基本且最常用的方 ...

如何提高数据分析师的人工智能技能？

2023-12-09

在当今数字化时代，数据分析师扮演着至关重要的角色。随着人工智能技术的迅猛发展，数据分析师需要不断更新和提升自己的技能，以应对日益复杂的业务需求。本文将介绍一些提高数据分析师人工智能技能的方法和策略。 ...

基于人工智能的数据分析方法有哪些？

2023-10-17

在信息时代，海量的数据涌入各行各业。为了从这些数据中提取有价值的洞察，并做出准确的决策，人工智能（AI）正日益成为数据分析领域的关键技术。本文将介绍基于人工智能的数据分析方法，包括机器学习、深度学习和 ...