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2026/7/23 12:50:50
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降维技术减少特征维度,去除冗余噪声,提升效率与可视化效果。主成分分析 PCA、线性判别分析 LDA、t-SNE 等经典方法。降维有助于缓解维度灾难,便于模型训练与结果展示,广泛用于数据预处理阶段。
深度学习是机器学习的子集,基于多层神经网络模拟人脑结构处理复杂数据。它能自动提取特征,避免人工特征工程。深度学习在图像、语音、自然语言任务上取得革命性突破。算力提升与大数据积累使其快速发展,成为当代 AI 主流技术。
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。
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