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2026/7/23 20:39:15
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聚类分析将无标签数据按相似度分组,常用算法包括 K-Means、DBSCAN、层次聚类等。用于用户分群、异常检测、图像分割等。聚类结果依赖距离度量与参数选择,是探索性数据分析、数据挖掘的重要工具。
过拟合指模型在训练集表现优异,但在测试集泛化能力差,源于过度学习数据噪声。常用解决方法包括增加数据、正则化、早停、dropout、简化模型等。控制过拟合是机器学习训练核心环节,决定模型实际使用效果。
联邦学习在数据不出本地的前提下实现多方协同建模,仅传递模型参数或梯度,有效保护隐私。它适合金融、医疗等数据敏感领域,平衡模型性能与合规要求。联邦学习是未来可信 AI、隐私计算的重要技术路线。
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