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2024年4月12日发(作者：二叉树的度一是什么意思)

人工智能专用名词

1. 机器学习 (Machine Learning)

2. 深度学习 (Deep Learning)

3. 神经网络 (Neural Network)

4. 自然语言处理 (Natural Language Processing)

5. 计算机视觉 (Computer Vision)

6. 强化学习 (Reinforcement Learning)

7. 数据挖掘 (Data Mining)

8. 数据预处理 (Data Preprocessing)

9. 特征工程 (Feature Engineering)

10. 模型训练 (Model Training)

11. 模型评估 (Model Evaluation)

12. 监督学习 (Supervised Learning)

13. 无监督学习 (Unsupervised Learning)

14. 半监督学习 (Semi-Supervised Learning)

15. 迁移学习 (Transfer Learning)

16. 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs)

17. 强化学习 (Reinforcement Learning)

18. 聚类 (Clustering)

19. 分类 (Classification)

20. 回归 (Regression)

21. 泛化能力 (Generalization)

22. 正则化 (Regularization)

23. 自动编码器 (Autoencoder)

24. 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

25. 随机森林 (Random Forest)

26. 梯度下降 (Gradient Descent)

27. 前向传播 (Forward Propagation)

28. 反向传播 (Backpropagation)

29. 混淆矩阵 (Confusion Matrix)

30. ROC曲线 (Receiver Operating Characteristic Curve, ROC

Curve)

31. AUC指标 (Area Under Curve, AUC)

32. 噪声 (Noise)

33. 过拟合 (Overfitting)

34. 欠拟合 (Underfitting)

35. 超参数 (Hyperparameters)

36. 网格搜索 (Grid Search)

37. 交叉验证 (Cross Validation)

38. 降维 (Dimensionality Reduction)

39. 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)

40. 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)


本文标签： 学习 神经网络 二叉树 模型 监督

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