什么是独热编码（One-Hot Encoding）？
独热编码（One-Hot Encoding）是一种将分类变量转换为数值表示的技术，其中每个类别被映射为一个二进制向量，该向量中仅有一个元素为1（代表该类别处于「热」状态），其余元素为0。这种编码方式消除了类别间的顺序关系，确保机器学习算法如 […]
作者： 创新及产品管理能力建设项目
什么是特征提取？
特征提取（Feature Extraction）是指从原始数据中提取出具有代表性和区分度的特征的过程，这些特征能够有效表征数据的核心属性，便于机器学习模型进行高效学习和准确预测。原始数据如文本、图像或声音通常包含冗余和噪声，特征提取通过技术 […]
什么是特征选择？
特征选择（Feature Selection）是机器学习中的一种核心技术，指从原始特征集合中挑选出最具预测力、最相关的特征子集的过程，目的在于简化模型结构、提升预测准确率、降低过拟合风险、减少计算成本，并增强模型的可解释性。通过剔除冗余或无 […]
什么是特征工程？
特征工程（Feature Engineering）是指从原始数据中创建、选择和转换特征的过程，这些特征是机器学习模型输入的核心元素，旨在提升模型的预测准确性、泛化能力和可解释性。通过数据清洗、特征提取、特征选择和特征变换等步骤，特征工程将原 […]
什么是数据清洗？
数据清洗（Data Cleaning），亦称数据清理或数据净化，是指在数据预处理过程中识别、修正和移除数据集中的错误、不一致、不完整或冗余信息的技术过程，其核心目的在于提升数据的质量和一致性，为后续分析或模型训练提供可靠基础。常见任务包括处 […]
什么是数据预处理？
数据预处理是机器学习流程中的核心环节，指在模型训练前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程，包括处理缺失值、去除噪声、标准化特征、编码分类变量等操作，旨在提升数据质量并使其符合算法输入要求，从而为后续建模奠定可靠基础。 在AI产品开发实际落地 […]
什么是测试集（Test Set）？
测试集（Test Set）在机器学习中是指模型训练完成后，用于最终评估其性能的独立数据集，这些数据在训练过程中从未被模型接触过，旨在模拟真实世界中的未知场景，从而客观衡量模型的泛化能力、预测准确度和鲁棒性。通过将整体数据划分为训练集、验证集 […]
什么是验证集（Validation Set）？
验证集（Validation Set）是机器学习模型训练过程中使用的数据集，用于在训练期间监控模型性能、调整超参数并防止过拟合，它不同于训练集（用于模型学习）和测试集（用于最终评估），通过在迭代中提供中间反馈，帮助开发者优化模型在未知数据上 […]
什么是训练集（Training Set）？
训练集（Training Set）是机器学习中用于模型训练的核心数据集，它包含输入特征和对应的目标标签，通过算法让模型学习数据的内在规律和模式，从而优化参数并提升预测能力。训练集的质量、规模及代表性直接影响模型的准确性、泛化性和鲁棒性，通常 […]
什么是数据集（Dataset）？
数据集（Dataset）在人工智能领域是指一组组织好的数据样本集合，用于训练、验证和测试机器学习模型。这些数据可以是结构化的（如表格数据）或非结构化的（如文本、图像、音频），通常包含输入特征和对应的目标标签（如分类类别或预测值）。数据集的规 […]