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2026/7/24 12:22:06
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目标检测同时完成目标定位与类别识别,常用框架包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。两阶段模型精度更高,一阶段模型速度更快,适合实时系统。目标检测广泛用于自动驾驶、工业质检、安防监控,是机器感知环境的核心能力。
聚类分析将无标签数据按相似度分组,常见算法 K-Means、DBSCAN、层次聚类。用于用户分群、异常检测、图像分割等。聚类结果依赖距离定义与参数选择,是探索性数据分析重要工具,帮助发现数据内在结构。
无监督学习不使用标注数据,直接从原始数据中挖掘结构与模式,常见任务包括聚类、降维、异常检测等。聚类可实现用户分群、图像分割,降维可简化数据并保留关键信息。无监督学习适合探索性分析,尤其在标注成本高的场景极具价值。
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