AI 词汇表
人工智能完整词典
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超参数
模型外部的参数，其值必须在训练前设定，直接影响算法的学习能力和最终性能。
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欠拟合
模型过于简单无法捕捉数据底层结构的情况，导致在训练集和测试集上都表现不佳。
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网格搜索
系统优化方法，在预定义的网格中穷尽探索所有可能的超参数组合，以确定最佳配置。
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随机搜索
优化方法，在搜索空间中随机采样超参数组合，对于高维空间通常比网格搜索更有效。
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贝叶斯优化
序列优化方法，使用概率模型指导寻找最优超参数，在探索和利用之间取得平衡。
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验证分数
在验证集上评估模型性能的量化指标，作为选择和调整超参数的客观标准。
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集成学习
组合多个基础模型以通过聚合它们的个体预测来提高整体预测性能的范式。
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提升法
序列集成方法，每个模型从前一个模型的错误中学习，通过自适应加权弱学习器创建强大的组合模型。
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评估指标
根据特定标准（精确度、召回率、F1分数、AUC-ROC、MSE、MAE等）衡量模型性能的量化指标。
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肘部点
性能曲线上的拐点，此时边际改善变得微不足道，通常表示超参数的最优值。
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