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技术基础

  1. 简述人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。
    • 人工智能是一个广泛的概念,旨在让机器能够模拟人类的智能行为。机器学习是人工智能的一个子集,它专注于开发算法和模型,让计算机能够从数据中学习规律并进行预测。深度学习则是机器学习的一个分支,它利用深度神经网络来自动学习数据的特征表示,具有强大的特征提取能力,能够处理复杂的非线性问题。
  2. 解释梯度下降算法的原理。
    • 梯度下降是一种优化算法,用于最小化损失函数。它的原理是沿着损失函数的梯度方向(梯度是函数变化最快的方向)的反方向更新模型的参数,以逐步降低损失函数的值。通过不断地迭代这个过程,最终找到损失函数的最小值点,从而得到最优的模型参数。

机器学习

  1. 在机器学习中,过拟合和欠拟合是什么?如何解决过拟合问题?
    • 过拟合是指模型在训练数据上表现得很好,但在测试数据或新的数据上表现不佳,原因是模型过于复杂,学习到了训练数据中的噪声和细节,而没有捕捉到数据的真实规律。欠拟合则是模型过于简单,无法充分学习到数据中的规律,导致在训练数据和测试数据上的表现都不好。
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