Q7：与PCA相比，使用LLE（局部线性嵌入 Locally Linear Embedding）有哪些优点？ 和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比，LLE关注于在降维时保持样本局部的线性特征； LLE在计算空间和时间方面比其他算法更有效，因为它倾向于累积稀疏矩阵。 奇异值分解 ...

Os terminais vão ser explorados por privados durante 10 anos, numa primeira fase. O resultado do concurso vai sair nos próximos dias.

李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的西瓜书《机器学习》一直国内机器学习领域的经典教材。本书在这两本书理论框架的基础上，补充了必要的代码实现思路和逻辑过程。 本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型 ...

AI 的“大脑”究竟长什么样？ 近期，来自美国麻省理工学院的研究团队通过稀疏自编码器（SAE，Sparse Autoencoder）在大语言模型的激活空间中发现了大量可解释的向量点，这些向量点代表了模型所掌握的各种概念。