机器学习中的数据集是什么 在机器学习领域，数据集是极为重要的基础元素，它支撑着各类模型的训练与开发。 一、数据集的定义 数据集本质上是一组数据的集合。……

什么是交并比（IoU） 在计算机视觉和机器学习领域，尤其是目标检测任务中，交并比（Intersection over Union，简称IoU）是一个极为关键的概念。它用于衡量两个……

机器学习中的嵌入是什么 在机器学习的广阔领域中，“嵌入（Embeddings）”是一个至关重要且应用广泛的概念。它在众多任务中都扮演着关键角色，从自然语言处理到……

什么是零样本学习 在当今人工智能和机器学习不断发展的时代，零样本学习（Zero-Shot Learning）作为一个前沿且关键的概念，正逐渐崭露头角。 零样本学习旨在解……

什么是混淆矩阵 在机器学习和数据科学领域，混淆矩阵是一个强大且广泛应用的工具，用于评估分类模型的性能。简单来说，混淆矩阵以表格形式呈现了模型预测结果……

什么是智能文档处理（IDP） 在当今数字化时代，企业面临着海量文档的处理挑战。智能文档处理（Intelligent Document Processing，IDP）应运而生，成为提高效率……

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、……

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……

机器学习中的精度是什么 在机器学习的领域里，精度（Precision）是一个至关重要的评估指标，它对于衡量模型在预测任务中的表现起着关键作用。 精度通常用于分……

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……