机器学习-Euler的博客

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【理论】机器学习与大模型研究中的常见实验方案在学术研究与工程实践中，**实验设计（Experimental Design）**是验证一个模型是否真的“有效”的核心环节。一个好的实验方案不仅能证明方法确实带来了改进，更能揭示其背后的因果机制、泛化能力与局限性。本文将系统梳理机器学习与语言模型（LLM）研究中常见的实验设计思路，帮助你在科研或
- 2025-11-04
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【机器学习】F1-Score、Recall、Precision详解：机器学习评估指标的核心概述在机器学习分类任务中，准确率（Accuracy）虽然是最直观的评估指标，但在处理不平衡数据集或需要关注特定类别性能时，往往不够全面。Precision（精确率）、Recall（召回率）和F1-Score（F1分数）这三个指标能够更细致地评估模型的性能，特别是在二分类和多分类问题中。混淆矩阵基
- 2025-09-24
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【机器学习】从KNN算法到图像风格迁移：原理与实践从KNN算法到图像风格迁移：原理与实践引言在机器学习的众多算法中，K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法以其简洁直观的思想而备受青睐。"物以类聚，人以群分"这句古话完美诠释了KNN的核心理念。但你是否想过，这样一个看似简单的算法，竟然也能应用于图像风格迁移这样的复杂任务？
- 2025-08-26
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- AI前沿