機(jī)器算法領(lǐng)域有不少常用的算法，之前我們的文章都有進(jìn)行分享。這篇文章，我們來(lái)匯總整理下，方便大家更好理解。

決策樹(shù)是歸納學(xué)習(xí)中的一種展示決策規(guī)則和分類結(jié)果的模型算法。在本文中，作者分享了決策樹(shù)的原理和構(gòu)造步驟，以及日常應(yīng)用場(chǎng)景，供各位參考。

邏輯回歸算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)二分類問(wèn)題的方法，有著實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、高效率和解釋性較強(qiáng)的有點(diǎn)，在預(yù)測(cè)分析上有著比較廣泛的應(yīng)用。這篇文章，我們就來(lái)介紹下其算法原理。

線性回歸算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。本文分享了線性回歸算法的基本原理、實(shí)現(xiàn)步驟和應(yīng)用場(chǎng)景，供大家參考。

召回模型是一種在數(shù)字化營(yíng)銷中廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它的作用是根據(jù)用戶的特征和行為，從海量的候選物品中篩選出最有可能被用戶感興趣或點(diǎn)擊的物品，從而提高用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。召回模型的優(yōu)化是一項(xiàng)重要的工作，它涉及到如何選擇合適的召回模型類型，如何設(shè)置合理的召回模型目標(biāo)，以及如何采用有效的召回模型方法。本文從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹了召回模型的定義、作用、類型、優(yōu)化的意義、目標(biāo)和方法，并且給出了一些實(shí)例和示意圖，幫助讀者理解和掌握召回模型優(yōu)化的基本概念和技能。

本文深入探討了算法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用方法和背后的思考邏輯。作者夏師傅通過(guò)豐富的案例分析，揭示了算法如何助力產(chǎn)品決策、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，并提供了實(shí)用的策略和技巧。無(wú)論您是技術(shù)專家還是對(duì)算法應(yīng)用感興趣的讀者，本文都將為您提供全新的視角和啟發(fā)，希望對(duì)你有所幫助。

[1]2009年美劇《LIE TO ME》播出后，很多人都對(duì)微表情產(chǎn)生了興趣。大家驚嘆于電視劇的劇情：一個(gè)人表情的破綻里總能暴露出真相。于是大家理所應(yīng)當(dāng)?shù)卣J(rèn)為：通過(guò)一個(gè)人表情、肢體就可以直接判斷他有沒(méi)有在說(shuō)謊。 作為微表情研究者，我從2011年開(kāi)始參與過(guò)一些刑事案件的偵查。為了驗(yàn)證現(xiàn)實(shí)情況中微表情會(huì)不會(huì)像電視劇中的那么神奇，我來(lái)簡(jiǎn)單模擬一個(gè)犯罪情況：一個(gè)盜竊案，假如你們是公安，我是嫌疑人。你們問(wèn)我：“你有沒(méi)有偷錢？”“唉，警官你怎么這樣辦呢？你說(shuō)我偷錢我就偷錢了！你在大街上隨便拉個(gè)人說(shuō)偷錢了，他就能坐到這兒來(lái)了？你們辦案要講證據(jù)好不好！”大家看到我的表情了嗎？一臉嫌棄、厭惡、不屑。另外一種情況是：“我沒(méi)有，警官你們?yōu)槭裁磿?huì)懷疑我，我是一個(gè)老實(shí)巴交的出租司機(jī)，我家里還有老婆孩子，我…我…我不可能偷錢。我…我是老實(shí)人。”看到我的表情是什么樣了嗎？愁苦、悲憫、可憐。你相信哪一個(gè)呢？ 我們前面鋪墊這么多的開(kāi)場(chǎng)只為說(shuō)明一個(gè)事情：你看到的那些可見(jiàn)的表現(xiàn)很可能都是演的。

本文全面介紹了人工智能（AI）的工作原理，包括其定義、組成部分以及如何逐步構(gòu)建和運(yùn)用AI系統(tǒng)。文章從數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練、測(cè)試評(píng)估、優(yōu)化、部署到持續(xù)學(xué)習(xí)等各個(gè)環(huán)節(jié)，詳細(xì)闡述了AI的工作流程，旨在幫助讀者更好地理解AI技術(shù)及其應(yīng)用，希望對(duì)你有所幫助。

機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的關(guān)鍵技術(shù)之一，是指機(jī)器從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而提升系統(tǒng)某個(gè)性能度量的過(guò)程。這篇文章，我們?cè)谧髡叩膸ьI(lǐng)下梳理下全流程。

自從AI大模型問(wèn)世以來(lái)，仿佛很少有人提及NLP技術(shù)這個(gè)詞了。昨天休息的時(shí)候突然在想一個(gè)問(wèn)題，AI大模型已經(jīng)如此強(qiáng)大了，還需要傳統(tǒng)的NLP技術(shù)嗎？

怎么理解支持向量機(jī)SVM算法這一概念及其應(yīng)用場(chǎng)景？這篇文章里，作者做了相對(duì)詳細(xì)的分析和解讀，一起來(lái)看一下。

在機(jī)器學(xué)習(xí)里，課程學(xué)習(xí)是一種常用的策略，而心理學(xué)中有名的“逐步暴露療法”，其實(shí)和人工智能里的“課程學(xué)習(xí)”的設(shè)計(jì)思路非常類似。怎么解讀呢？一起來(lái)看看作者的分享。