什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种用于解决二分类问题的经典机器学习算法，其核心是通过逻辑函数（如sigmoid函数）将线性模型的输出映射到0到1之间的概率值，从而预测某个事件发生的可能性。例如，在用户行为分析中，它可以估计用户点击广告或购买产品的概率。该模型基 […]
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什么是贝叶斯网络？
贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种概率图模型，它通过有向无环图表示随机变量之间的条件依赖关系，基于贝叶斯定理进行不确定性推理。每个节点代表一个变量，边指示直接影响，结合条件概率表可计算联合分布并推断未观测变量的后验概率，适 […]
什么是马尔可夫链（Markov Chain）？
马尔可夫链（Markov Chain）是一种随机过程模型，其核心特性在于“无记忆性”，即系统在任意时刻的状态转移仅依赖于当前状态，而与过去的状态序列无关。这种模型由状态空间和状态间的转移概率矩阵定义，用于描述序列事件随时间演变的概率行为，是 […]
什么是LLM在内容创作领域的应用？
大型语言模型（LLM）在内容创作领域的应用，是指利用这些基于深度学习的人工智能系统自动生成、优化或辅助创作文本内容的过程。LLM通过训练海量数据掌握语言模式、风格和知识，能够在用户提示下高效产出连贯、创意且主题相关的作品，如新闻报道、小说、 […]
什么是图生图（Image-to-Image）？
图生图（Image-to-Image）是指一类人工智能模型，其核心功能是将输入图像转换为输出图像，实现图像之间的转换或生成任务。这类模型通过学习输入与输出之间的映射关系，处理如风格迁移、图像修复、颜色化、超分辨率等场景，通常基于生成对抗网络 […]
什么是机器阅读理解（Machine Reading Comprehension, MRC）？
机器阅读理解（Machine Reading Comprehension, MRC）是人工智能自然语言处理领域的一项关键技术，旨在使计算机系统能够像人类一样阅读和理解文本内容，并据此回答相关问题。输入包括一段自然语言文本（如文章或段落）和一 […]