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给100万有人愿意生孩子吗【13922752523微信電話】高薪代妈(26-35)万起！包吃包住报销车费！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。 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。 图像分类是 CV 基础任务，判断图像所属类别。CNN 出现前依赖人工设计特征，效率低下。AlexNet 首次在竞赛中大幅超越传统方法，开启深度学习时代。如今 ResNet、Vision Transformer 等模型在分类任务接近甚至超越人类水平。 贝叶斯方法基于概率推理，利用先验与观测数据更新后验概率。在分类、决策、预测中应用广泛，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，适合小数据与风险决策，具备良好可解释性。