什么是神经网络（Neural Networks）？
神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，通过构建大量神经元之间的连接关系来处理信息。
标签：数据专题
什么是集成学习（Ensemble Learning）？
集成学习是一种训练方式，其原理在于将多个模型结合在一起以提升训练结果
什么是CART（Classification and Regression Trees）算法？
CART 是一种决策树算法，可用于分类和回归。它通过递归地将特征空间划分为两个或多个子空间来构建树，每个子空间对应一个类别（分类）或目标值（回归）。
什么是Naive Bayes算法？
Naive Bayes 基于贝叶斯定理和特征之间强（朴素）独立假设的分类方法。
什么是kNN（k-Nearest Neighbors）算法？
kNN 是一种基于实例的学习，或者说是非参数学习。对于一个新的样本，它根据在训练集中离该样本最近的 k 个样本的类别来进行分类或回归。
什么是PageRank算法？
PageRank 是一种由 Google 创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 在斯坦福大学开发的算法，用于评估网页的重要性或排名。
什么是EM (期望最大化) 算法？
EM 算法是一种迭代优化策略，常用于概率模型参数的估计，尤其是当模型含有隐变量时
什么是Apriori算法？
Apriori 算法是一种用于发现频繁项集和关联规则的经典算法。它基于两个重要的性质来减少搜索空间
什么是SVM (支持向量机)算法？
SVM（Support Vector Machine）是一种基于监督学习的分类算法，其核心思想是找到一个超平面，使得不同类别的样本之间的间隔最大化。
什么是k-Means算法？
k-Means 是一种无监督学习算法，用于将数据点划分为 k 个集群。它通过迭代更新每个集群的质心（即集群中所有点的均值）来工作。
什么是C4.5算法？
C4.5 是决策树算法的一个扩展，它使用信息增益率来选择分裂属性。C4.5 可以处理连续和离散属性，并能处理具有缺失值的数据集。