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模型选择

• 如何设计实验来评估对抗训练方法对不同类型对抗攻击的防御效果？

  深度学习模型易受对抗攻击的影响，这使得在安全敏感的应用中部署这些模型变得困难。对抗训练是一种通过训练模型来抵抗对抗攻击的技术，它通过在训练数据中添加对抗样本，来提高模型的鲁棒性。然而，不同类型的对抗攻击具有不同的特征，因此评估对抗训练方法...

  2024/11/20 0 357 0 0 0 对抗训练对抗攻击机器学习

• 孤立森林（Isolation Forest）缺失值处理：策略、实战与影响深度解析

  嘿，各位跟数据打交道的朋友们！今天我们来聊聊一个在异常检测领域挺火的模型——孤立森林（Isolation Forest，简称 iForest），以及一个让无数数据分析师头疼的问题： 缺失值 。当这两者相遇，会擦出什么样的“火花”？我们又该...

  2025/3/27 0 361 0 0 0 孤立森林缺失值处理异常检测

• DBSCAN 赋能：时间序列分析的创新融合与实践

  嘿，老铁们！咱们今天聊点技术含量超标的，就是怎么把 DBSCAN 这个聚类算法玩出新花样，让它在时间序列分析这片江湖里掀起波澜。别怕，我会尽量用大白话给你们讲明白，保证让你们听得懂、用得上！ DBSCAN 算法简介：聚类界的“老司机”...

  2025/3/26 0 272 0 0 0 DBSCAN时间序列分析异常检测

• KNN Imputer 在不同数据类型中的应用：从图像到文本的实战指南

  你好，朋友！作为一名对数据科学充满热情的你，一定经常会遇到缺失值这个烦人的家伙。别担心，今天我就来和你聊聊一个非常实用的工具——KNN Imputer，它就像一位经验丰富的医生，能帮你优雅地处理数据中的缺失值。 咱们不仅要搞清楚KNN I...

  2025/3/27 0 210 0 0 0 KNN Imputer缺失值处理数据插补

• EWC算法实战：部署、优化与性能监控全攻略

  “灾难性遗忘”一直是深度学习领域，尤其是涉及持续学习（Continual Learning）场景时的一大难题。想象一下，你训练了一个模型来识别猫，然后又用它来识别狗，结果模型完全忘记了怎么识别猫！Elastic Weight Consol...

  2025/3/26 0 340 0 0 0 EWC持续学习深度学习

• 模型评估不再飘忽不定 重复K折交叉验证详解

  引言：模型评估中的“随机性”困扰 嗨，各位奋战在机器学习前线的朋友们！咱们在训练模型时，评估其性能是个绕不开的关键环节。我们常常使用交叉验证（Cross-Validation, CV），特别是K折交叉验证（K-Fold CV），来估计...

  2025/3/27 0 1060 0 0 0 交叉验证模型评估机器学习