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2026/7/23 03:13:23
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词嵌入将词语映射为低维向量,使其具备语义相似度与计算能力。Word2Vec、GloVe 等经典模型使词语能够在向量空间中表达语义关系。词嵌入为深度模型提供高质量文本表示,显著提升各类 NLP 任务效果,成为现代流程标配。
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。
图像分类是计算机视觉基础任务,目标是判断图像所属类别。AlexNet 的出现首次以深度学习大幅超越传统方法,开启 CV 新时代。如今 ResNet、Vision Transformer 等模型在分类任务上精度极高,部分场景已接近甚至超过人类水平。
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