机器学习 机器学习 (3)

机器学习是实现人工智能的一种方法，它让计算机可以从数据中学习并作出决策或预测。在移动应用中，机器学习可用于推荐系统、图像识别等功能，是AI技术的核心组成部分。

过拟合与欠拟合：定义、原因及解决方案

这篇文章详细介绍了机器学习中的过拟合和欠拟合问题。过拟合指模型过于复杂，导致对训练数据表现良好但在新数据上效果差；欠拟合则是模型过于简单，无法捕捉数据的基本模式。文章探讨了识别这两种问题的方法以及应对策略，包括正则化、交叉验证、特征选择等技术，以帮助构建既能捕捉重要模式又能泛化到新数据的模型。

过拟合 (1) 欠拟合 (1) 正则化 (1) 交叉验证 (1) 特征选择 (1) 学习曲线 (1)
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微调机器学习模型的指南

微调是机器学习中的一种重要技术，它通过对预训练模型进行小幅调整，以适应新任务，提高模型效率和准确性。本文介绍了微调的基本原理和实施步骤，包括选择预训练模型、调整模型参数和训练过程，并通过 BERT 模型的实例演示了如何在文本分类任务中应用微调。

微调 (2) 预训练模型 (2) 机器学习 (3) 文本分类 (1) BERT (1) 数据集 (2)
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重训练与微调：机器学习中的概念辨析与应用

深入探讨了机器学习中的重训练与微调两种技术，阐述了它们的定义、应用场景、实施步骤以及它们之间的关键区别。通过本文，读者可以清晰地区分何时应该采用重训练，何时又应该利用微调来优化模型性能，从而在数据科学项目中做出更明智的决策。

重训练 (1) 微调 (2) 机器学习 (3) 模型优化 (1) 预训练模型 (2) 数据预处理 (1)
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