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2026/7/24 07:08:44
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决策树以层级规则划分样本,直观易懂,支持分类与回归。为提升性能常使用集成模型,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,工程实用性极强。
贝叶斯方法基于概率推理,利用先验知识与观测数据更新后验概率,常用于分类、决策、风险预测,如垃圾邮件过滤、疾病诊断。贝叶斯模型天然支持不确定性表达,可解释性强,适合小样本与高风险决策场景。
多模态学习融合文本、图像、语音、视频等多种信息,实现统一理解与生成。如 DALL・E、Stable Diffusion、文心一言等模型。多模态 AI 更接近人类感知方式,能图文互转、视频理解、跨模态检索,是下一代智能系统核心。
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