机器学习

训练集、验证集和测试集是机器学习中数据集的三种类型，通常在神经网络训练过程中使用。它们各自具有不同的定义、作用和特点。

机器学习和计算流体力学是两个不同领域，但它们可以结合使用，以提高对流体流动问题的建模和仿真的效率和准确性。

机器学习与图像识别之间存在紧密的联系，两者相互促进，共同推动了现代科技的发展。

技术趋势在不断变化，但总的趋势是技术日益深入人类生活的方方面面，这些趋势可能会对未来的科技发展和人类生活产生深远影响……

机器学习是一种人工智能（AI）的子领域，旨在使计算机系统通过经验自动学习和改进，而无需明确地进行编程。

理论上，GBM 可以选择各种不同的学习算法作为基学习器。GBDT 实际上是 GBM 的一种情况。为什么梯度提升方法倾向于选择决策树作为基学习器呢？

在人工智能领域，强化学习是一种重要的学习方法……

深入探讨随机震荡在机器学习中的含义，探索其应用，并了解其在优化学习过程中的重要性。

用机器学习来控制巨波仍旧是个挑战，因为其出现的概率小且不可预测。

在本文中，我们将探讨聚类算法的各种评估指标，何时使用它们，以及如何使用Scikit-Learn计算它们。