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2026/7/23 19:36:57
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半监督学习结合少量标注数据与大量无标注数据训练模型,降低标注成本。现实场景中标注数据稀缺,半监督能有效利用海量未标注数据提升性能。常见方法包括自训练、协同训练等。它在自然语言处理、图像识别中广泛应用,平衡效果与成本。
卷积神经网络(CNN)专为图像等网格数据设计,核心包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层提取局部特征,池化层降低维度并保留关键信息。权值共享机制大幅减少参数量,使 CNN 高效稳定,成为计算机视觉领域的基础模型。
决策树是直观可解释的监督模型,按特征逐层划分样本。易于理解与实现,支持分类与回归。为提升性能常集成多棵树,如随机森林、XGBoost、LightGBM。树模型在金融风控、市场营销中广泛使用,兼顾效果与可解释性。
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