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监督学习可以用于解决回归和分类两大问题，回归问题 ... 输出类别？分类算法的输出类别：二分类和多分类。 ... 基因或DNA数据聚类：用于分类不同类型的个体，如通过 ...

对于“情感分析”类型的问题，传统的解决方案就是把它当成是一个分类问题，也就是先拿一部分评论数据，人工标注一下这些评论是正面还是负面的。如果有个用户说“这家餐馆 ...

神经网络可以分为不同的类型，如前馈神经网络、循环神经网络等。前馈神经 ... 监督学习可以分为分类问题和回归问题。分类问题是将输入数据分为不同的类别，如将 ...

大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后 ...

机器学习一般分为两种类型的问题：回归问题和分类问题。回归问题：即预测的结果是连续的值。分类问题：预测的结果是离散的值。赛题要求就是建模SMILES式子，然后 ...

AdaBoost（Adaptive Boosting），即自适应增强算法，是一种集成学习算法，主要用于分类问题，也可以用于回归问题。 ... 比如在程序化广告领域，通过弱分类器叠加的形式，就 ...

不同的模型适用于不同的问题和数据类型。例如，决策树适用于处理分类问题，神经网络适用于处理复杂的非线性问题，支持向量机适用于处理小样本问题。在选择模型时，我们 ...

同时，合适的算法也是至关重要的。不同的算法适用于不同的任务和数据类型。例如，决策树算法适用于分类问题，而线性回归算法则常用于预测数值型数据。机器学习算法还在不断地 ...

通过学习这门课程，学生可以了解到数据预处理的重要性，以及如何选择合适的算法来解决不同类型的问题。例如，在面对分类问题时，可能会用到决策树、支持向量机等算法；而在回归 ...

**方法描述** · 构建指令形式的训练数据集时，需要生成指令提示词模版，并将每个样本填充到提示词模版中。 · 关于高质量数据筛选的问题，其实我做了两个不同的方法实验。 · 指令 ...