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2026/7/23 18:46:19
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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 CV 基础任务,判断图像所属类别。CNN 出现前依赖人工设计特征,效率低下。AlexNet 首次在竞赛中大幅超越传统方法,开启深度学习时代。如今 ResNet、Vision Transformer 等模型在分类任务接近甚至超越人类水平。
循环神经网络(RNN)适合处理文本、语音、时间序列等顺序数据,通过记忆单元保留历史信息,捕捉时序依赖。但传统 RNN 在长序列中易出现梯度消失问题,难以有效建模长期依赖。因此在实际应用中常被改进型结构替代。
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