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2026/7/24 16:39:13
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降维技术减少特征维度,去除噪声与冗余,提升训练效率并支持可视化。PCA、LDA、t-SNE 等是经典方法。降维有效缓解维度灾难,便于模型训练与结果展示,是机器学习数据预处理阶段的常用步骤。
自然语言处理让计算机理解、生成与处理人类语言。涵盖分词、词性标注、句法分析、情感分析、机器翻译等任务。早期基于规则与统计方法,如今以 Transformer 架构为主流。NLP 已应用于智能客服、搜索引擎、内容审核等场景。
无监督学习不依赖标注数据,直接从原始数据挖掘内在结构与模式。常见任务有聚类、降维、异常检测等。聚类可将相似样本分组,如用户分群;降维能减少特征数量,保留关键信息。无监督学习适合探索性数据分析,尤其在标注成本高的场景极具价值。
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