KMeans聚类算法，原理、应用与优化 在机器学习和数据科学领域，聚类（Clustering）是一种无监督学习技术，用于将相似的数据点分组，KMeans算法是最经典且广泛使用的聚类方法之一，因其简单、... 教材发行 融聚教育 51 2025-07-02
主成分分析（PCA）降维与数据可视化的强大工具 在数据科学和机器学习领域,高维数据的处理一直是一个重要挑战，随着数据维度的增加，计算复杂度上升，模型训练时间延长，甚至可能出现“维度灾难”问题，主成分分析（Pr... 教材发行 融聚教育 48 2025-07-02
理解t-SNE，高维数据可视化的强大工具 在数据科学和机器学习领域,高维数据的可视化一直是一个重要且具有挑战性的任务，传统的降维方法如主成分分析（PCA）虽然有效，但在捕捉非线性结构时表现有限，t-分布... 教材发行 融聚教育 47 2025-07-02
模型融合，提升机器学习性能的关键技术 在机器学习领域，单个模型往往难以在所有任务上都表现出最佳性能，为了克服这一限制，研究人员提出了模型融合（Model Fusion）技术，通过结合多个模型的预测结... 教材发行 融聚教育 45 2025-07-02
高斯混合模型，原理、应用与实现 在机器学习和统计学中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种重要的概率模型，广泛应用于聚类分析、密度估计和模式识别等领域，... 教材发行 融聚教育 47 2025-07-02
Diffusion模型，从噪声到图像的生成革命 近年来，人工智能（AI）在图像生成领域取得了突破性进展，其中Diffusion模型（扩散模型）因其高质量的生成效果和稳定的训练特性而备受关注，从最初的Denoi... 教材发行 融聚教育 46 2025-07-02
多头注意力机制，深度学习中的高效特征提取利器 在深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务中，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为一种强大的工具，而多头注意力... 教材发行 融聚教育 46 2025-07-02
小样本学习，突破数据瓶颈的智能新范式 人工智能的数据困境在传统机器学习领域，数据被视为"新石油"——模型性能往往与训练数据量成正比，现实世界中的许多应用场景难以获取海量标注数据：医疗影像诊断中罕见病... 教材发行 融聚教育 45 2025-07-02
知识蒸馏，将复杂模型智慧传递给轻量级模型的精妙艺术 在人工智能领域,深度学习模型的发展日新月异，尤其是大型神经网络（如BERT、GPT、ResNet等）在各类任务中表现卓越，这些模型通常计算成本高昂，难以部署在资... 教材发行 融聚教育 48 2025-07-02
Triplet Loss:提升深度度量学习的核心技术 在深度学习和计算机视觉领域，度量学习（Metric Learning）旨在学习一个有效的特征空间，使得相似样本在该空间中距离更近，而不相似的样本距离更远，Tri... 教材发行 融聚教育 47 2025-07-02
