AI百科

机器人学（Robotics）是一门跨学科领域，结合了工程学、计算机科学和设计，旨在开发、制造和应用机器人。这些智能机器可以执行各种任务，包括但不限于自动化...

人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，是模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用的学科。通过机器学习、自然语言处理等技术，计...

决策树通过递归选择最能区分数据的属性来构建树状模型，每个节点代表一个属性测试，每个分支代表测试结果，叶节点代表决策输出。它利用信息增益、增益率或基...

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一种机器学习范式，它结合了少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。这种方法特别适用于标记数据获取成本高昂或...

计算机视觉(Computer Vision)是人工智能的一个关键分支，专注于使机器能够像人类一样解释和理解视觉信息。它涉及图像和视频的获取、处理、分析以及从这些数据...

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，由多个决策树构成，通过投票机制或平均预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。它采用随机抽样的方式选择数据和...

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的监督学习算法。通过计算网络误差相对于网络参数的梯度，利用梯度下降法对网络权重进行调整，以最小...

梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于通过迭代过程最小化损失函数，寻找模型参数的最佳值。算法从初始参数开始，计算损失函数梯度，然后沿梯度...

监督学习(Supervised Learning)是一种机器学习方法，通过使用带有标签的训练数据来训练算法，使其能够对新的数据进行分类或预测。它包括分类和回归任务，利用...