文本分类
通过 FlowHunt 的文本分类组件，在您的工作流中实现自动化文本分类。使用 AI 模型轻松将输入文本归类到用户自定义的类别中。支持聊天历史和自定义设置，可实现上下文相关且精确的分类，非常适用于路由、标签或内容审核等任务。...
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AI
Classification
+3
Classification
K-近邻算法
k-近邻算法（KNN）是一种非参数、监督学习算法，广泛应用于机器学习中的分类和回归任务。它通过寻找距离最近的‘k’个数据点，利用距离度量和多数投票来预测结果，以其简单性和多功能性而著称。...
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Machine Learning
KNN
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LightGBM
LightGBM（全称 Light Gradient Boosting Machine）是微软开发的先进梯度提升框架。专为高性能机器学习任务（如分类、排序和回归）设计，LightGBM 能高效处理大规模数据集，内存占用极低，同时保证高精度表现。...
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LightGBM
Machine Learning
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Top-k准确率
Top-k准确率是一种机器学习评估指标，用于评估真实类别是否出现在前k个预测类别中，在多类别分类任务中提供了全面且宽容的衡量方式。...
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AI
Machine Learning
+3
对数损失
对数损失（Log Loss），又称对数/交叉熵损失，是评估机器学习模型性能的关键指标，尤其适用于二分类，通过衡量预测概率与实际结果之间的差异，惩罚错误或过于自信的预测。...
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Log Loss
Machine Learning
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分类器
AI分类器是一种机器学习算法，它根据从历史数据中学习到的模式，将输入数据分配到类别标签中，将信息分类到预定义的类别。分类器是AI和数据科学中的基础工具，推动着各行业的决策过程。...
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AI
Classifier
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混淆矩阵
混淆矩阵是机器学习中用于评估分类模型性能的工具，详细展示了真/假阳性和真/假阴性结果，能够提供超越准确率的洞察力，尤其适用于数据不均衡的场景。...
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Machine Learning
Classification
+3
机器学习中的召回率
探索机器学习中的召回率：这是评估模型性能的重要指标，尤其在分类任务中，正确识别正例至关重要。了解召回率的定义、计算方法、重要性、应用场景及提升策略。...
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Machine Learning
Recall
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监督学习
监督学习是机器学习和人工智能中的一种基础方法，通过让算法从带标签的数据集中学习，以实现预测或分类。了解其流程、类型、关键算法、应用和挑战。...
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Supervised Learning
Machine Learning
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监督学习
监督学习是一种基础的人工智能和机器学习概念，其中算法通过有标签的数据进行训练，从而能对新的、未知的数据做出准确的预测或分类。了解其关键组成部分、类型和优势。...
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AI
Machine Learning
+3
交叉熵
交叉熵是信息论和机器学习中的一个关键概念，用作衡量两个概率分布之间差异的度量。在机器学习中，它作为损失函数，用于量化预测输出与真实标签之间的不一致性，从而优化模型性能，特别是在分类任务中。...
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Cross-Entropy
Machine Learning
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决策树
决策树是一种功能强大且直观的决策和预测分析工具，可用于分类和回归任务。其树状结构便于解释，广泛应用于机器学习、金融、医疗等领域。...
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Decision Trees
Machine Learning
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判别模型
了解判别式人工智能模型——专注于分类和回归，通过建模类别之间决策边界的机器学习模型。理解其工作原理、优势、挑战及其在自然语言处理、计算机视觉和人工智能自动化中的应用。...
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Discriminative Models
AI
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朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一类基于贝叶斯定理的分类算法家族，通过条件概率并简化假设特征之间条件独立。尽管如此，朴素贝叶斯分类器依然高效、可扩展，被广泛应用于垃圾邮件检测和文本分类等场景。...
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Naive Bayes
Classification
+3
曲线下面积（AUC）
曲线下面积（AUC）是机器学习中用于评估二元分类模型性能的基本指标。它通过计算接收者操作特征（ROC）曲线下的面积，量化模型区分正负类别的整体能力。...
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Machine Learning
AI
+3
梯度提升
梯度提升是一种功能强大的机器学习集成技术，广泛应用于回归和分类任务。它通过顺序地构建模型（通常为决策树），以优化预测、提升准确率并防止过拟合。该方法在数据科学竞赛和商业解决方案中被广泛采用。...
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Gradient Boosting
Machine Learning
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